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　　需求端：据CFM中国闪存市场数据，2026年服务器出货同比+15%，AI服务器在整体服务器出货中占比将突破20%，大模型从训练阶段步入推理阶段，Agent应用爆发导致Token消耗剧增，当序列长度从1k提升至128k token时，KV Cache占用从0.5GB提升至64GB（BF/FP16, 单请求）长上下文+高并发之下，存储需求随token/并发量线性暴涨，CFM预测HBM容量2025/2026年分别同比+90%/35%以上，同时KV Cache下沉叠加HDD供给短缺需求外溢驱动eSSD成为2026年NAND最大下游（占比提升至37%）。

　　供给端：扩产周期错位，缺货涨价将长期持续。存储原厂普遍采取稳住价格的策略，将先进产能优先投入高毛利的AI存储产品，据CFM，包含HBM/DDR5/LP5X/6较为高端的DRAM产能占比由2024年不到50%提升至2026年的85%+，成熟制程与消费级产能被持续挤压，行业库存由2023年10~12周，2024年8~10周，2026年下降至4周，跌至历史安全线以下。存储扩产周期长达18~24个月，26H2不可能出现供给拐点，认为2027年才是存储缺货的“至暗时刻”。25H2起存储价格迎来史诗级上涨，CFM预计DRAM和NAND ASP将在2026全年保持上涨。AI推理时代存力为核心，存储迎来长周期范式转移，为超级成长，非周期反弹。

　　在近期的GTC大会上，英伟达着重提出了“Token工厂经济学”，其核心意义在于强化了存储在AI基础设施中的战略地位，也意味着存储产业的盈利天花板将被长期打开，据CFM数据，eSSD产品ASP在26Q1已达消费级NAND ASP 2倍以上。对于存储原厂而言，核心在于进行介质升级及系统架构级重构，本次论坛演讲主要聚焦企业级市场；对于存储解决方案厂商而言，行业焦点从“看谁更便宜”转向“看谁能拿到货”，同时群联等头部厂商正加速向自研主控赋能的“客制化高附加值模组”转型，并拓展企业级SSD，以重新定义存储价值，摆脱传统依赖低成本库存的模式。

　　AI正加速从“训练”走向“推理”阶段，未来推理与训练服务器的比例预计将高达10:1至50:1。目前，受制于存储带宽瓶颈，GPU集群的可用度（利用率）仅约46%至50%。显存升级为核心需求，同时本次峰会多家厂商分享存算协同的功能再分配，eSSD的角色正从“被动的数据容器”跃升为核心的“算力引擎”与“扩展内存层”：在训练侧，依托超大容量QLC eSSD存储Checkpoint，可大幅提升GPU的运行效率；在推理侧，eSSD则通过分层缓存KV Cache，承接庞大上下文状态管理、向量数据库查询及模型分片加载等任务。实测数据显示，将KV缓存卸载至SSD，通过消除预填充计算，可将首token生成时间（TTFT）降低41倍。企业级存储正呈现以下技术趋势：

　　AI PC与本地大模型：Hybrid混合技术降低DRAM容量需求暴增压力。在端侧运行百亿或千亿参数大模型对内存是巨大考验，江波龙推出搭载5nm SPU的存储处理单元与iSA存储智能体，在联合调优验证中在PC主机上实现397B模型本地部署，并在256K上下文场景下降低近40%的DRAM占用；群联推出Phison Hybrid AI SSD与aiDAPTIV+技术，预计可减少超50%的DRAM使用量，实现成本可控且安全的本地推理。