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“有人因闪崩恐慌离场，有人却看到了倒车接人的机会。”
作者丨王森怡 陈悦琳
编辑丨胡敏
过去一年存储行业迎来历史性的上涨大周期。
根据TrendForce今年2月发布的报告，2026年第一季度传统DRAM合约价比2025年第四季度涨了90%到95%；2026年第一季度NAND Flash合约价比前一个季度涨了55%到60%。
然而3月下旬开始，市场突然变脸，DRAM现货市场出现了恐慌性抛售，DDR4、DDR5内存条现货价格一下子跌了不少，有数据显示主流32GB DDR5套装价格从3月中旬的2999元左右降至2200元附近，单月跌幅接近27%。
现货市场的下跌，也让无数从业者和投资者困惑，市场真实的供需到底紧不紧张？
既然 AI 算力需求这么大，为什么传统内存还会遭遇现货闪崩？存储股的上涨逻辑还在吗？（有关存储市场更多讨论，可添加作者Evelynn7778互通有无。）
为此，雷峰网邀请了两位身处存储产业链一线的嘉宾，从渠道、客户、系统厂商的多重视角，共同拆解这轮存储周期背后的真相和未来走向。
郭照斌：北京公司副总裁、正高级技术专家，拥有15年存储系统架构与研发经验。主导研发的分布式存储ParaStor及集中式全闪存储FlashNexus多次斩获全球性能榜单第一，在AI推理、金融高频交易等关键场景拥有极深的落地经验。
王文浩：长虹佳华高级副总裁，在ICT领域拥有超二十年深厚积淀，负责公司数据解决方案业务的战略规划与运营管理，从2013年起带领团队布局数据存储与管理业务，积极推动以冷存储为特色、覆盖热温冷多级数据场景的解决方案体系。
01
过去一年存储报价失控：
不再是以年为单位，每一天都在变
在王文浩看来，这轮存储涨价潮并不是一夜之间爆发的。
作为国内存储领域头部分销商的长虹佳华，横跨十数个品牌、连接逾万家核心渠道生态伙伴与客户，这种全面的触角让其对供需关系变化的感知更为敏锐。
他回忆说，早在2025年Q1到Q2，涨价的苗头就已经出现。当时三大原厂刚刚完成减产，市场的直接感受还不明显。但到了Q3，尤其是七八月份，需求端开始出现明显变化。
部分原厂接到了大单，开始提前备货，第一轮产能紧张就开始出现了。一些型号的交付开始变得困难。进入Q4，行情迅速升温，原厂交货周期被拉长到两三个月，市场进入快速涨价阶段。
到11月、12月，疯狂的一幕出现了：一些热门产品开始按天报价，渠道端也出现惜售和囤货。春节前后，很多产品价格较最初已经翻了好几倍。
这背后的核心驱动力，首先来自AI算力需求爆发。以HBM为代表的高性能内存需求激增，挤占了原本用于DDR的晶圆产能，造成结构性供需错配。与此同时，原厂主动减产甚至停产DDR4，加速产品切换，也让存量市场进一步紧张。
当然，市场炒作因素也有份。
当产品从“正常波动”变成“买不到”，当报价周期从按年变成按天，渠道端的惜售、囤货和预期交易就会放大波动。价格上涨本身，又会进一步强化缺货预期。
这也是为什么同样在一轮上涨周期里，市场会同时看到两个看似矛盾的现象：一边是原厂合约价大幅上涨，另一边是华强北现货价格突然闪崩。
换句话说，存储行业正在变热，但并不是每一个环节、每一种产品，都以同样的方式变热。
02
HBM 产能排到2027年，
国产替代接受度在提升
一切疯狂的源头，都指向了AI算力中心的核心——HBM。
王文浩透露，从市场观察供给侧，三星、海力士、美光三大原厂的HBM产能订单已经排到今年年底，甚至到2027年。
原因并不复杂：AI需求增长太快，但原厂产能爬坡需要时间，HBM生产线投资大，决策周期长，不可能在短时间内快速扩张。更重要的是，存储行业本身具有强周期属性，原厂也不会无限制地扩产。
因此，在一段时间内，HBM紧缺仍然会是一个持续存在的问题。
受影响最大的，是做智算中心项目、追赶大模型进度的云服务商、互联网大厂，以及一些大型行业项目。很多客户提前半年或一年做好预算，由于HBM价格暴涨，面临着“投标没人敢投”的尴尬局面，不得不延期项目或修改配置方案。
不过，危机里也蕴藏着国产替代的机会。随着国际品牌价格持续走高且优先供应欧美客户，国内客户越来越务实，对国产HBM的接受度正在逐渐增加。
视线拉回原厂内部，HBM的技术路线也出现了巨大分歧。三星在HBM4上激进押注4nm逻辑制程做基底芯片，而SK海力士则走更成熟的路线 ，外界对三星良率的担心也很多。（有关三星、海力士等原厂HBM路线选择，可添加作者微信Evelynn7778讨论。）
有人用一个极其生动的帆船比赛理论解释了这一现象：领航者（SK海力士）求稳，而追赶者（三星）就需要在HBM4上押注更激进的路线，一旦突破，就有机会重新争夺份额。
反过来，作为领航者的海力士，也必须关注追赶者动态，在保持稳定的同时切向新赛道。良率是相对的，只要性能提升能给GPU带来更高的应用价值，就能弥补良率的不足。
至于有人担心“英伟达Groq架构的LPU会不会颠覆HBM”，郭照斌觉得不太可能。他类比了光存储到HDD、再到NVMe SSD的演进史，强调新东西要取代成熟的生态，不是一朝一夕的事。
“HBM已经形成了真金白银的爆炸式投入，生态匹配非常快。大家已经在数据中心建了这么多东西，不可能马上再花钱替代 。”
03
DDR4闪崩与磁带复兴，
看似矛盾实则合理
大模型不仅吃掉了HBM的产能，更引发了强烈的算力溢出效应。
王文浩指出，HBM和DDR5在生产工艺上存在晶圆争抢，HBM的暴增直接挤占了DDR5的产能；同时，原厂战略投资向高性能内存倾斜后，SSD产能增长也会受到影响，价格同样出现上行压力。
因此，存储市场呈现出一种整体上涨的趋势。
HBM、DDR5和SSD之间，是一条性能递减、容量递增的链条。HBM解决的是高带宽、高性能问题；DDR5在性能和容量之间折中；SSD则更偏向大容量存储。SSD并不能直接接住HBM的性能流量。
也就是说，客户不是简单地在这些产品之间做替代，而是在预算和性能要求之间重新组合方案。
有意思的是，在性能狂飙的另一边，古老的磁带存储反而迎来了意想不到的复兴。
王文浩分享了一个有趣的现象：AI模型训练需要海量冷数据沉淀，在设备涨价的大环境下，怎么低成本、安全地存储这些“冷数据”成了难题。
磁带因为安全性高、省电、成本极低，从今年年初开始先在欧美市场爆发，国内大厂迅速跟进，需求快速增加，目前相关厂商的产能也已经被占满 。
但这并不意味着“冷存储”是一门简单的生意。王文浩指出，AI时代的冷热数据流转频繁，客户需要为不同数据选择合适的存储介质，更需要让数据在“热、温、冷”多级存储之间平滑流动、按需调取。
这正是长虹佳华的赛道。目前，长虹佳华已经构建了以冷存储为特色、覆盖热温冷多级数据场景的完整解决方案体系，从底层介质选型到上层数据智能管理软件，帮助客户在应对海量AI数据时，将综合存储成本压至最低，同时保障数据调取的效率。
但同时，DDR4现货价格的闪崩也提醒市场：不是所有上涨都具有同样的确定性。
之前华强北DDR4现货价格明显下跌，比如16GB DDR4从900元左右跌到700元左右。表面上看，这跟“存储紧缺”的大逻辑矛盾，但王文浩认为，这本质上就是存量产品的价格波动。
外资原厂已经停产DDR4，市场上就是“有多少卖多少”。当DDR5紧缺时，一部分需求溢出到DDR4，再叠加炒作因素，价格很快被推高。但当DDR4涨到性价比下降，需求又可能回到DDR5或其他替代方案，价格自然就回落了。
王文浩强调，长虹佳华作为专业服务商，不会跟着行情去“赌”。稳定健康是其核心策略：一方面要守住交付确定性，另一方面也要帮助渠道伙伴理解市场底层逻辑，把真实需求放在第一位，不要把不确定性风险放大。
对系统厂商而言，AI带来的存储需求更直接地体现在高性能存储系统上。
郭照斌结合中科曙光的业务证实了这一点：AI最直观带动的是SSD这类存储系统，需求量和应用量最匹配。曙光做存储，最早就是配合高性能超算中心，第一关注点就是高性能。AI出现后，他们团队在2023年底便开始关注相关趋势，并结合高性能计算场景做适配。
随着AI继续深入，存储系统要面对的不只是简单的数据读写，而是HBM、内存、KV Cache、外置存储等多层级协同。
郭照斌提到，曙光已经围绕KV Cache卸载、向量数据库支持等“近计算”能力做了很多性能开发和应用适配，GDS（GPU直接访问存储）、KV Cache卸载这些能力也已经逐步产品化并进入商业应用。
这意味着，AI时代的存储产品，正在从“放数据的地方”变成“参与计算流程的一部分”。（AI时代存储产品的地位还发生哪些变化？欢迎添加作者微信Evelynn7778一起交流。）
04
从卖容量到卖效率，
存储的定价逻辑正在转变
当圆桌进入尾声，两位大咖揭示了本轮AI浪潮对存储行业最深远的影响：商业模式的底层逻辑正在被彻底重构。
过去，存储厂商的铁律是按容量定价，靠规模降本。但在 AI 时代，这个逻辑可能会有些转变。
郭照斌提到，英伟达前不久开大会时，专门为存储系统定义了一套新标准，把专业存储厂商聚到一起，讨论GPU和存储之间的新协议。
原因很直接：HBM再大也有容量限制。随着模型参数越来越大、视频模型等新应用不断出现，数据量已经不是HBM或内存能够完全承载的。未来AI生态必须把存储紧紧捆绑进来，这意味着，未来存储的价值衡量方式，可能不再只是容量，而是整个AI应用的效果。
用了某家的存储系统，模型响应时间是不是更短？推理效率是不是更高？GPU利用率是不是更充分？Token调用的效率和效益是不是更好？这些指标，都会慢慢进入客户的采购决策。
当客户开始从“买多少容量”转向“提升多少效率”，存储厂商的议价权也会跟着变。
在这个新法则下，渠道商的生存之道也在悄然改变。王文浩坦言，以前客户找渠道商主要是比价格，但在结构性缺货的当下，核心诉求变成了“保交付、稳供应” 。同时，面对高昂的设备成本，客户迫切需要成本优化的整体解决方案 。
王文浩表示，这对长虹佳华来说是一种价值提升。一方面，长虹佳华在产品资源上相对丰富；另一方面，价格上涨后，客户对成本优化解决方案的关注度越来越高，这对渠道商的解决方案能力提出了更高要求。
所以，长虹佳华并没有简单把自己定位成分销商，而是持续投入技术人员，要求团队更懂客户业务，帮客户设计合理的数据存储方案。经过几年积累，在存储全生命周期管理、数据管理技术服务和解决方案能力上，已经得到了客户认可。
至于要不要向上游自研产品延伸，王文浩认为，这是延伸产业链价值的一条路径，但不是唯一方案。
在他看来，长虹佳华本质上是科技服务商，是生态连接者和增值服务商。面对结构性缺货，市场真正需要的是横跨多品牌的全局视野、调配供需的操盘能力，以及理解客户业务的解决方案交付能力。
从热数据的高效供给，到温冷数据的长效管理，长虹佳华依靠在存储领域多年摸爬滚打的市场运营经验，与全栈数据存储技术方案的能力沉淀，正在这轮周期中确立更高的生态价值。
AI让整个存储行业踏进了一个历史性的大周期，但与此同时，市场也必须承认：AI需求再强，也不会让所有存储产品无差别上涨。这意味着，从原厂到模组，从渠道到系统厂商，每一个产业链角色都要重新思考自己的定位，谁能最快把“存储设备”转化为“算力效率”，谁就能抓住这波机遇，吃到这轮周期里最厚的一块蛋糕。
以下是此次圆桌讨论的精彩分享，雷峰网进行了不改原意的编辑整理：
聊体感：春节期间供需最紧张，甚至按天报价
雷峰网·胡敏：长虹佳华处在原厂与下游客户之间，对水温变化最敏感。这场存储涨价潮，你们的体感是从什么时候开始从“正常波动”变成“缺货焦虑”的？
王文浩：2025年第一个季度到第二个季度之间因为三大原厂之前做了减产，所以当时基本上相关体感不是很明显。但是大概到七八月份的时候，需求端发生一些变化，有部分原厂接到了很大的需求，所以提前开始备货，第一轮的强产能开始，这就导致了部分型号交货开始变得困难。
到了第四个季度，这个情况就比较加剧了。一方面，原厂的交货周期变长了，大概两三个月，对应下来的话，整个市场也进入了比较快速地大幅涨价的阶段。到了十一二月底的时候，有些比较热门的产品甚至开始按天报价。渠道端也出现了惜售囤货，这种现象到了春节前应该说达到顶峰，很多产品跟最开始的价格相比翻了几倍。到目前看的话，基本上到了一个相对的平稳期。
这个涨价背后的驱动力在我们看来可能还是多重因素吧。首先最核心的还是AI算力需求的爆发。不仅是国内，欧美算力的爆发是非常迅猛的，以HBM为代表的高性能内存需求一下就激增了，挤占了原本用于DDR的晶圆产能，造成了结构性的供需错配。
其次，由于技术迭代，原厂产能投资也在调整。比如三大内存厂商都主动减产，甚至停产了DDR4，加速了整个产品的切换，也导致了DDR4存量市场供应的紧张，价格也就随之波动。
另外，也存在市场炒作的因素，叠加到一起，一定程度上也放大了价格的波动。
聊HBM：HBM4路线分歧背后，像帆船竞赛一样的博弈
雷峰网·胡敏：三大原厂说自己产能被全数预订一空。但从渠道端看，HBM到底是什么样的紧缺状态？什么样的客户最着急？有没有客户因为拿不到HBM而改变方案或者推迟项目？
王文浩：其实从市场整体来看，我们了解到的需求跟供给的问题其实也是一样的——三大原厂的产能订单已经排到今年年底甚至到2027年了。整个大背景就是刚才讲的AI需求增长太快。
但原厂产能增长，实际上需要爬坡期。因为投资本身比较大，生产线也需要时间，加上对于原厂来说整体决策可能需要一个长时间的市场判断，所以在这个周期里面跟不上迅速增长的需求量。
而且从原厂的经营策略来看，它也会在合理范围之内控制产能的扩张速度，所以可能在一段时间之内需求端紧缺的问题还会存在，受影响比较大的是计算中心项目客户、正在追赶大模型进度的云服务商、互联网大厂、一些行业的大型项目。
这些客户可能有些预算都已经是提前半年、一年计划好的，结果这么大的价格波动，导致预算差异比较大。那我们其实看到这个市场经常出现没有人能投标的情况，这样的话就会导致项目的延期。甚至用户那边会改改方案、整整配置，都会导致刚才讲的春节过后很多项目都没有按照原来的进度进行的情况。
雷峰网·胡敏：那在海外HBM拿不到货的情况下，有些客户会考虑国产HBM。我们也看到国产封测厂已经展示960GB/s的HBM3e样品，像长鑫存储也在推进量产准备。从渠道接触下来，客户对国产HBM是什么态度？是有就行还是必须等国际品牌？
王文浩：我觉得可能不同需求的客户态度不一样，但是大家整体上还是比较务实的。我们其实也观察到了一部分的客户一开始还是比较坚持国际品牌，但是随着行情变化，现在开始接受国产。
其实我们有一些合作的厂商陆陆续续都在推进自己的产品，而且从整个供应角度来看，我觉得他们也在加大这方面的生产力度。
我觉得两方面原因，一方面确实有成本压力，国际品牌的价格持续走高，在欧美的销售价格要比在国内的销售价格高，所以从原厂角度来讲，更愿意把产能分配给欧美用户。
但同时我们国内的品牌现在也有具备竞争力的选择了。我们自己一些产品的性能表现也越来越能够满足客户的需求，包括其实像曙光那边的一些产品应该也采用了国产。我觉得客户的接受度是在慢慢增加的。
雷峰网·胡敏：我们了解到HBM4现在存在路线的分歧，像三星押注4nm逻辑制程做基底芯片，SK海力士相对来说更稳健，联合台积电走多线并行的策略。大家会很疑惑的是三星为何如此激进？目前的良率问题能否快速解决，实现在HBM4上的翻盘？
其实更多是商品策略。国际上有一个非常有名的帆船竞赛案例，当出现顺风或逆风情况，作为跟随者，你想超越，就必须做出和领航者不一样的东西。反过来作为领航者，不被别人超越，其实你还要关注一下对手的动态，保持与其相同的航向选择。不管选择是对是错，凭借之前的优势，始终还能是领先的。
三星和海力士目前就是这个状况。海力士HBM3的市场份额很高，而三星其实很低。那后者想超越，就要紧追下一代，如果突破了，肯定能抢到更多的市场份额。
那反过来，海力士在保持稳定的同时，肯定也要关注最新的市场状态。并且本身技术的发展迭代确实是比较快，海力士也必须得切到更新的赛道上。从双方这么多年的成熟的经历来看，他们本身的追赶策略，包括最终良率的提升，都还是有比较大的可能性。
雷峰网·胡敏：所以您还是比较看好三星的商业策略，有可能实现在HBM4上的翻盘？
对。我觉得这是一个在国际上表现比较好的企业必然会采用的策略。
雷峰网·胡敏：那良率问题现在能否得到快速解决？
良率其实都是相对的。当性能在整个代际上升了一代、GPU实现跨代更高的使用效率，那其实良率低一点，价格也可以卖出更高的应用价值。这可以弥补一部分良率的不足。并且本身先进的技术都是从良率低慢慢往前演进的。大家更关注是否真能带来比较好的效果。
雷峰网·胡敏：我最近看到业内还有一个疑问是，英伟达如果推出Groq设计的LPU芯片，会不会削弱HBM的需求，甚至颠覆HBM？您怎么判断这种“替代”风险？
其实这种替代的风险在整个科技或者IT行业时刻会发生。包括从存储本身的介质来说，其实从之前蓝光这种很慢的光存储到硬盘、HDD盘、SAS盘，再到最新的NVMe盘，都是代际能力更好的发展表现。
回过头去看每一个新的代际出现之后，它并不能在短时间内就把一个已经有成熟生态的产品很快速取代掉，这其实很难。NVMe、SAS已经发展有十几年了，但其实现在依然是HDD、SAS、NVMe并存的市场状态。
聊其他存储产品：冷数据沉淀成为刚需，磁带产品复兴
雷峰网·胡敏：HBM目前虽然供不应求，但它的需求也在带动其他存储产品的变化。就像刚才浩总提到的，三大厂商把产能转向 HBM之后，像我们平时用的DDR4、DDR5以及企业级SSD，它们的供需关系也在发生一些比较微妙的变化。所以，想请浩总给我们解读一下：除HBM之外，像DDR4、DDR5、SSD这些产品，目前的供给情况究竟如何？
王文浩：我先分享一下这些产品供给侧的关系。现在AI大模型训练和推理算力需求比较大，我们平时习惯叫高带宽显存的HBM能满足这种需求。而HBM之所以会紧缺，除了前面提到的结构性供需错配，由于HBM和DDR5在生产工艺中都要使用同一类晶圆，两者之间是存在晶圆争抢的关系。所以对于HBM持续、大量的需求反馈，从供给侧来看的话会挤占DDR5的产能。DDR产能一被挤占，那市场价格就上涨，供应就紧张。
再说SSD。SSD和内存之间的关系，实际上是生产商固定资产投资的方向在支撑。我们认为随着更多厂商的战略投资转向内存，SSD的产能增长会变得缓慢，那么价格也会增长。所以整个市场就呈现整体都要涨的姿态。
那提到需求溢出，实际情况是从HBM到DDR5再到SSD，属于性能递减、容量递增的三级缓存，不是串联的通道溢出，也不是一个刚性的传导。
需求溢出的核心是生产端结构性短缺，不是简单地说HBM不够了就买DDR5、SSD。SSD接不住性能的流量。不同客户根据预算与性能的要求，可能直接选择“HBM+DDR5+SSD”的组合方案。这个不是一个被动的传导。
因为都涨价了，需求的溢出是在每一层传导，所以我们也观察到一个有趣的现象——原来已经不太被关注的磁带产品业务迎来复兴。
因为AI模型训练的要求，海量的冷数据沉淀成为刚需。现在设备涨价，那海量数据怎么存？怎么用？怎么降低成本？可能答案就是给不同的数据安排合适的存储介质，那磁带由于安全性以及在节能减排上的优势，比较适合现在大量的AI产生的冷数据存储。我们了解到很多主流的公有云的深度归档层都采用了磁带技术。
佳华也关注到这一方向，那我们也为客户提供相对应的解决方案，来帮助公有云和数据量比较大的行业客户，包括帮助超大数据中心来应对数据暴增以及成本大幅提升的挑战。
雷峰网·胡敏：佳华是什么时候观察到这一现象的呢？
王文浩：其实做对应的产品的时间也比较久了，可能有20多年。但是真正发现这个需求开始增长，因为传导有延迟，所以差不多就在今年年初。
最开始发现传导的现象还是海外的市场，紧接着国内的一些刚才讲的大型互联网公司，包括云厂商开始有跟进。而且我们也观察到最近客户询问相关产品的信息也越来越多了。此外这一需求也以非常快的速度在增长，因为我们观察到对应厂商的产能已经被占满了。
雷峰网·胡敏：但前段时间有一个奇怪的现象是，市场需求紧缺的同时，在华强北DDR4渠道价格闪崩，16GB DDR4从900元跌到700元左右。您怎么解读这个矛盾的信号？
王文浩：确实是崩了一下，当时网络炒得也比较厉害。其实属于存量价格的波动。因为外资原厂已经停产了，所以市场上有多少卖多少。但是从目前来看，其实DDR4不是特别刚需，但性价比还是有的，所以DDR4会有一部分需求在。
此外，因为DDR5的紧缺使得需求溢出，再加上炒作，DDR4价格就会跟着涨。那等到涨到性价比开始下降的时候，需求可能又会回到DDR5 ，市场表现上看就是整个DDR4的价格又跌了，所以这个现象也并非矛盾，本质上还是存量产品的价格波动。
雷峰网·胡敏：您刚才提到客户有磁带产品的需求，佳华接下来会有怎样的策略去应对？因为像DDR4需求和价格的波动，挺考验厂商前期判断和策略。
王文浩：佳华更侧重解决方案类的项目。那从项目整体把控来看，我们会根据实际的需求来做对应的策略。因为佳华作为专业的服务商，不会跟着行情去赌，稳定健康是我们核心策略的要求。一方面，要守住交付的确定性，另一方面跟我们合作的渠道伙伴、生态伙伴实现共赢。
我们其实也希望大家还是能够理解整个市场现象的底层的逻辑——要把真正的需求放在第一位，不能把不确定性的风险放大，所以整体的业务要保持在可控的范围之内。所以我们一直讲做生意还是要长期主义，别像炒股一样，这个风险就太大了。
雷峰网·胡敏：从曙光做企业级存储的直观感受上，AI推理对SSD、HHD等存储的需求拉动到底到了什么程度？
郭照斌：不只是AI推理，整个 AI 最直观的带动，像王总刚才也说了，还是对SSD类存储系统的需求拉动。其实它的需求量和应用量是最匹配的，也是最强的。所以NVMe、SAS，类似分布式全闪、集中式全闪这一系列适配整个AI推理和AI训练的产品，量确实出现比较大的增幅。
而曙光做存储，那其实我们整个存储第一关注的点还是在高性能上。2023年左右我们其实就已经开始关注到相关的AI对于存储高性能相关技术的趋势影响、需求。
高性能计算本身和存储场景的要求，其实它们是很像的，所以我们提升性能表现的整个过程很丝滑。在整个AI的使用场景上，我们公司产品在市场上表现还是不错的。前一段时间赛迪的报告里，曙光存储系统在AI细分领域的市场占有率也是第一。
雷峰网·胡敏：对于像你们这类做系统性存储设计的厂商来说，这种需求会带来哪些新的挑战？会专门针对训练或者推理场景做一些技术上的优化或调整？
郭照斌：是的，就像我刚才说的，其实存储是比较稳定和传统的产品了。伴随着计算机的出现，整个存储系统对用户的使用方式有几十年的要求，存储的访问标准都是很标准、很一致的形式。即使到AI出现，天下也没有什么太多的新鲜事。
存储要求最关键的就是两大项——性能和稳定性。我们正好是做高性能计算的，高性能计算对存储的第一个要求也是快，一定是性能高，才能匹配几万节点的并行计算和使用量。所以我们切到对AI的适配和应用上，其实还是有一定的优势的。
存储刚开始出现的时候，只要求整个系统按标准的使用方式。你家的存储比别人家的存储快几倍，客户肯定用你的。在“快”上有技术积累后，当AI 对存储提出更深度的要求，介于HBM和真正的外置存储之间其实还有内存、KV cache、往带外存储的dump、中间的CXL等等很多层级，对推理的整体性能和结果产生了比较大的影响。
所以针对KV的卸载、对向量数据库的支持等近计算的能力，我们也要做比较多的性能上的开发和应用上的适配。我们已经逐步产品化，具备了GPU直接访问存储的能力、KV的卸载能力等，已经在商业化中得到应用。
聊未来：客户需求从“比价”到“保交付”“稳供应”
雷峰网·胡敏：过去厂商卖存储是按容量（元/GB）定价，利润来自降成本、上规模，但未来如果存储真的能让客户的GPU利用率从60%提到80%，那定价逻辑会不会变成按“节省的算力成本”来定价？未来存储商业模式会不会从“卖容量”到“卖效率”的根本性转变？这种变化如何重塑存储厂商在AI产业链中的位置和价值分配？
郭照斌：这个问题的角度很新颖。当AI往纵深方向发展的时候，包括前一段时间英伟达开大会也专门对于存储系统定义了一套相应的标准，集合专业的存储厂商做了一个相当于GPU和存储之间的新的标准协议。
并且现在新的模型参数的提升、视频模型出来之后，整个数据量的存储量级根本不是HBM、包括内存装得下的。未来一个必然发展的趋势就是整个AI生态要把数据存储紧紧捆绑起来，存储的效率决定了你整个AI推理的能力和强度。那其实也是分两个维度，一是速度快，二是数据质量。
存储在AI的应用里面一定是不可或缺的一环。现在可能大家关注的是GPU的控制率，之后可能看的是整个 AI 应用最终Token使用效果等。而我用了你家的存储，聪明程度和响应时间就是不一样的，这个时候存储在整个AI生态的议价权会更足一些。
雷峰网·胡敏：从长虹佳华所处的位置来看，这一轮存储周期给渠道商带来的最大机遇和最大挑战分别是什么？面对这些变化，长虹佳华做了哪些应对？像香农芯创这样的同行，已经开始从分销向上游自研产品延伸了。长虹佳华怎么看这个路径？有没有类似的布局考虑？
王文浩：一方面以前客户找渠道，主要是比价，或者看谁的交付能力更强。但是现在因为结构性缺货，客户的核心需求变成了保交付和稳供应。谁能解决买不到的问题，谁就能真正锁定客户长期的信赖。
所以对我们来说的话是一种价值的提升。一方面，佳华还是有比较丰富的产品资源；另一方面由于价格上涨，客户其实对于成本优化的解决方案也越来越关注，这其实对我们解决方案能力要求就比较高了。
从几年前开始做解决方案时，我们就投入了大量技术方面的人员，希望能够更理解客户业务，帮助客户更合理设计数据存储方案。经过这几年的积累，佳华在这方面还是具备了比较领先的能力。那像刚才讲到的存储全生命周期的管理、数据管理的技术服务跟解决方案能力，应该说都已经在客户端有所显现，客户端的反馈也还是比较认可的。
我们还给客户提供更精细化的数据存储解决方案，像刚才提到的应用在大型计算机互联网企业、大型生产制造型企业的针对冷存储的解决方案，其实都帮助客户降本。同时，在整个AI大环境下，我们也通过一些智能管理的软件来实现对客户数据的全生命周期管理。
当前也确实有企业开始向上游自研延伸。这确实是延伸产业链价值的一种路径选择，但这也不是唯一的方法。佳华这么多年还是基于科技服务商的商业本质，做生态的连接者和增值服务商。
比如今天咱们一直在聊的结构性缺货，面对这种复杂局面，市场真正需要的可能是横跨多品牌的全局视野，以及调配供需的操盘能力，包括刚才我们讲到的解决方案的交付能力。那么佳华在这之中能提供调度和交付服务，实际上也是一条价值乘法的路径。
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