高盛：高带宽闪存有望破解AI内存墙，潜在市场规模最高1500亿美元

高盛近日发布研报指出，随着AI推理需求快速增长，存储容量不足正成为制约算力效率的重要瓶颈。以高带宽闪存（HBF）为代表的新型NAND技术有望缓解这一“内存墙”问题，并显著降低AI基础设施成本。研报由分析师James Schneider团队完成，发布后迅速引发存储板块波动。

研报测算的逻辑起点是上下文膨胀。高盛指出，AI模型的上下文窗口正从约150万Token向1000万以上扩展，推理任务对存储容量的需求激增。传统HBM虽然带宽占优，但容量有限，迫使云厂商增加GPU数量来扩充内存，导致算力利用率偏低。HBF通过堆叠高密度NAND闪存，可实现单堆栈512GB容量，远高于HBM的16至32GB，同时提供最高约3TB/s的顺序读取带宽，接近HBM水平。

在HBM与HBF的混合架构下，高盛测算单颗GPU可增加约4TB存储容量；对于100万Token上下文任务，采用HBF可将单位推理吞吐成本降低约33%，同时提高GPU利用率。部分场景下，4颗配备HBF的GPU即可实现8颗传统GPU的推理吞吐量，整体能效最高提升约2.7倍，有望为云厂商节省数千亿美元资本开支。

市场空间方面，高盛预计在GPU采用率达到15%至50%的情况下，HBF到2030年潜在市场规模可达400亿至1500亿美元。乐观情景下，HBF到2028年底可覆盖50%的GPU，占全球NAND位元出货量约4%；但由于制造工艺占用更多晶圆面积，可能消耗约9%的全球NAND晶圆产能，从而延长存储行业供需紧张周期。

竞争格局上，高盛认为闪迪与SK海力士在HBF标准化与产品化方面相对领先，维持两家公司“买入”评级，三星电子同样有望受益；美光因业务重心偏向DRAM和HBM，直接受益程度较低，维持“中性”评级。铠侠的XL-Flash和三星的zNAND-O也在探索类似技术路线。此前，SK海力士与闪迪已在闪存峰会发布HBF首套标准规范，生态侧有谷歌、Tenstorrent等参与验证。

研报也提示了风险：HBF仍面临读写延迟、耐久性、功耗及散热等挑战，商业化进程存在不确定性。此外，若HBF减少了同等推理任务所需的GPU数量，可能对部分AI加速器厂商形成压力。10月14日亚太市场中，韩国综合股价指数涨幅扩大至1.95%，SK海力士上涨2.91%，三星电子涨近4%，铠侠涨约2%，存储板块对上述逻辑给出了直接反应。