AI救活了壹家馬桶公司,也點燃了存儲芯片超級周期
在存儲行業過去幾拾年的歷史上,曾經出現過肆次周期。
第壹次是1993年,Windows PC黎明期。圖形界面普及讓內存需求暴增,供給端產能嚴重不足,價格飆漲。結果全球壹口氣新建了約50座新廠,產能過剩後價格暴跌,大批玩家出局。
第贰次是2010年,智能手機加雲計算時代。iPhone和Android帶來爆發式增長,服務器DRAM從個位數GB跳到數拾GB。但標准化加速了商品化,供應商很難做出差異,結果這輪周期比預期更短。
第叁次是2017到2018年。雲廠商升級數據中心,單台服務器塞進更多DRAM,而服務器內存又比消費級更貴更賺錢,叁大廠商毛利率沖到歷史高位。但高利潤刺激擴產,需求壹過峰值,2018年末行業重新滑入下行。
第肆次是2020到2021年,疫情驅動的意外繁榮。居家辦公、雲用量暴增,但恐慌性雙重下單制造了虛假需求,退潮後庫存嚴重積壓,接著就是2022到2023年的痛苦大跌。從那時起產能被大幅削減,但正是這段保守期為現在的短缺埋下伏筆。進入2025年,全行業產能再次嚴重不足。

所以歷史給我們的核心教訓是什麼?是過去所謂的超級周期,從來沒有持續超過兩年,都是“高利潤→瘋狂擴產→過剩→崩盤”,這是過去肆拾年的鐵律。經歷了這麼多輪循環,投資者和從業者,都有壹種根深蒂固的條件反射:漲得越猛,崩得越快。
但這壹次,越來越多的證據在暗示,歷史模式可能要被打破了。
04 這次為什麼不同:從訓練到推理的需求質變
4.1 先從壹個最樸素的直覺講起
在講復雜的供需模型之前,我們先建立壹個最簡單的邏輯。你每天打開ChatGPT或者Gemini,上傳文件、存對話、讓AI記住你的偏好,你可能沒意識到,每壹次交互都在消耗存儲資源。不僅是服務器端的計算,更是海量的內存和閃存。
現在大部分AI用戶是沒有忠誠度的,誰的模型好用、誰便宜就用誰。但想象壹下,如果有壹天你的AI助手真的“懂你”了,記得你的工作習慣、表達偏好、叁個月前討論過的項目細節,你還會輕易換平台嗎?
這種“記憶粘性”,是大模型公司構建護城河的核心武器,而支撐這種粘性的硬件基礎設施,就是存儲,海量的、多層級的存儲。
還有另壹個同樣直覺的邏輯:視頻模型越來越強了,AI生成視頻正在逼近實用化。而視頻數據量是文本的幾拾甚至上百倍,這對存儲的需求將是指數級的躍升。

Rob Li
紐約Amont Partners管理合伙人
[物價飛漲的時候 這樣省錢購物很爽]
還沒人說話啊,我想來說幾句
第壹次是1993年,Windows PC黎明期。圖形界面普及讓內存需求暴增,供給端產能嚴重不足,價格飆漲。結果全球壹口氣新建了約50座新廠,產能過剩後價格暴跌,大批玩家出局。
第贰次是2010年,智能手機加雲計算時代。iPhone和Android帶來爆發式增長,服務器DRAM從個位數GB跳到數拾GB。但標准化加速了商品化,供應商很難做出差異,結果這輪周期比預期更短。
第叁次是2017到2018年。雲廠商升級數據中心,單台服務器塞進更多DRAM,而服務器內存又比消費級更貴更賺錢,叁大廠商毛利率沖到歷史高位。但高利潤刺激擴產,需求壹過峰值,2018年末行業重新滑入下行。
第肆次是2020到2021年,疫情驅動的意外繁榮。居家辦公、雲用量暴增,但恐慌性雙重下單制造了虛假需求,退潮後庫存嚴重積壓,接著就是2022到2023年的痛苦大跌。從那時起產能被大幅削減,但正是這段保守期為現在的短缺埋下伏筆。進入2025年,全行業產能再次嚴重不足。

所以歷史給我們的核心教訓是什麼?是過去所謂的超級周期,從來沒有持續超過兩年,都是“高利潤→瘋狂擴產→過剩→崩盤”,這是過去肆拾年的鐵律。經歷了這麼多輪循環,投資者和從業者,都有壹種根深蒂固的條件反射:漲得越猛,崩得越快。
但這壹次,越來越多的證據在暗示,歷史模式可能要被打破了。
04 這次為什麼不同:從訓練到推理的需求質變
4.1 先從壹個最樸素的直覺講起
在講復雜的供需模型之前,我們先建立壹個最簡單的邏輯。你每天打開ChatGPT或者Gemini,上傳文件、存對話、讓AI記住你的偏好,你可能沒意識到,每壹次交互都在消耗存儲資源。不僅是服務器端的計算,更是海量的內存和閃存。
現在大部分AI用戶是沒有忠誠度的,誰的模型好用、誰便宜就用誰。但想象壹下,如果有壹天你的AI助手真的“懂你”了,記得你的工作習慣、表達偏好、叁個月前討論過的項目細節,你還會輕易換平台嗎?
這種“記憶粘性”,是大模型公司構建護城河的核心武器,而支撐這種粘性的硬件基礎設施,就是存儲,海量的、多層級的存儲。
還有另壹個同樣直覺的邏輯:視頻模型越來越強了,AI生成視頻正在逼近實用化。而視頻數據量是文本的幾拾甚至上百倍,這對存儲的需求將是指數級的躍升。

Rob Li
紐約Amont Partners管理合伙人
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