一、一个正在被验证的判断2025年11月，孙宇晨抛出一句话：“短期缺芯片，长期缺能源，永远缺存储。”当时，这句话被不少人视为又一个“币圈大佬”的夸张预言。然而不到一年，市场走势给出了回应：专注于NAND闪存的闪迪股价从约35美元涨至1439美元，涨幅近50倍；HBM内存订单排至2027—2028年，三星和SK海力士的存储芯片库存降至不足10天的供应量。
孙宇晨在2026年5月进一步补充：“数据只会指数级膨胀，存储物理边界清晰，供需永恒矛盾，是横跨十年的超级周期。”他把存储定位为AI时代的“水电煤”——不是周期性机会，而是十年、二十年的确定性赛道。
这个判断之所以值得认真对待，不在于说话的人是谁，而在于它揭示了一个正在发生的范式转换。
二、互联网时代是“信息积累”，AI时代是“信息推理”理解存储芯片长期短缺的根源，需要回到信息处理方式的根本变化。
互联网时代的核心是信息积累。 用户浏览网页、发送消息、上传照片，数据被存储下来，需要时被检索。这是一个“写—存—读”的循环，数据量虽然庞大，但增长速度是可预期的，存储需求本质上是被动的、线性的。
AI时代的核心是信息推理。 大模型不再只是存储和检索信息，而是基于已有信息进行推理、生成新的信息。每一次推理都会产生新的数据——推理日志、中间结果、微调样本、上下文缓存。更重要的是，这些新产生的信息又会成为下一轮推理的输入，形成信息的自我增殖循环。
孙宇晨的判断精准地捕捉到了这一点：AI不是“算完就扔”，它是“算完还要囤积”的。一个普通学生看书是看完就扔，学霸看完要做笔记、整理错题本、写思维导图、把每次考试的心得都存档。AI就是这个超级学霸，而且它的“笔记”比任何人想象的都要厚。
三、推理负载的爆发：从“配角”到“胜负手”这种范式转换正在以可量化的方式重塑存储需求。
推理工作负载占比从2023年的41.3%持续攀升，预计2026年将达到70.5%，实现对训练算力的全面超越-43。这意味着AI算力市场正经历从“训练驱动”到“推理驱动”的根本性转变。
推理对存储的消耗远比训练更加“贪婪”。训练时代，SSD主要承担“仓库”功能——装下海量训练数据，定期保存检查点，对存储的要求是带宽够大、容量够多、别掉链子。但进入推理阶段后，存储从数据通路的旁支被推上了主干道。
变化的根源在于Transformer架构的运行机制。模型每生成一个新Token，都需要计算其与前文所有词元之间的关联关系，这些中间结果被缓存为KV Cache。上下文越长，KV Cache越大，且随上下文长度线性增长。当前主流模型普遍支持百万级上下文，单条会话的KV Cache即可占用数GB至数十GB空间。
KV Cache的溢出路径清晰而不可逆：首先是主机DRAM，进而下沉至SSD。存储的角色由此从数据容器转变为GPU的扩展内存。存储层的任何延迟抖动，都会被转化为GPU的空转时间。
OpenRouter与a16z联合发布的报告显示，平台年Token处理量在一年内从约10万亿飙升至超过100万亿，单日峰值已突破1万亿。每一个Token的生成，都在产生需要被存储的新信息。
四、物理供给的刚性：HBM的“三倍吞噬”需求的爆炸式增长，撞上的是一个物理供给极为刚性的产业。
全球DRAM和NAND的产能高度集中于三星、SK海力士和美光三家手中。更关键的是，HBM（高带宽内存）的扩产正在以三倍于传统DRAM的晶圆消耗，系统性地压缩传统存储的供给空间。
KB证券指出，HBM4所需晶圆产能约为传统DRAM的三倍。由于全球晶圆总产能有限，HBM4全面量产势必排挤传统DRAM的生产空间，预计2027年DRAM与NAND需求将因此超出供给10个百分点以上。
三星电子已经将其4纳米制程50%至60%的产能分配给HBM4基础裸片的生产，月产能约1.5万片。HBM占整体DRAM投片比重将从2026年的19%上升至2028年的28%，传统DRAM供给持续受到压缩。即便多数新建晶圆厂产能2028年陆续开出，扣除HBM后，传统DRAM投片量年增率仅约中个位数百分比，供给增幅极其有限。
而需求端的增速是多少？KB证券预计，明年DRAM和NAND的按位需求增速将比供应增速高出10个百分点以上。存储芯片在AI基础设施投资中的占比将从2025年的14%升至2027年的57%，两年内增长至原来的四倍。
高盛的预测更为直接：到2027年，传统DRAM、NAND和HBM的供需状况都将比2026年更为紧张，且这种紧张态势将持续至2028年-。高盛甚至认为，市场尚未充分认识到当前存储上行周期的持久性，DRAM供应短缺可能持续至2030年-。
五、价格的“暴力”信号供需失衡的强度，最直观地体现在价格上。
2026年第二季度，一般型DRAM合约价格较上一季度增长58%至63%，NAND Flash合约价格增长70%至75%。Susquehanna分析师预计，DRAM平均价格在第三季度将环比上涨50%，NAND闪存上涨60%，并在第四季度继续攀升。
存储芯片在整机物料成本中的占比正在发生跃升。以苹果iPhone为例，256GB NAND闪存成本从13美元涨至51美元，存储芯片在整机成本中的占比从约10%飙升至34%。存储芯片目前占半导体总收入的50%到55%，而历史上这一比例仅为20%到30%。
2026年全年DRAM和NAND产能已被客户预订一空，与英伟达等核心客户的长期协议甚至已经覆盖到2030年。供给的“期货化”意味着，即便扩产在物理上可行，产能释放也需要数年时间，而需求已经在锁定期货合约的层面上确认了未来多年的短缺预期。
六、国产替代：在短缺中生长的第二极全球存储短缺对中国而言，既是压力，也是一扇正在打开的窗口。
长鑫存储作为国内唯一实现规模化量产的DRAM垂直整合制造企业，2026年上半年业绩实现跨越式反转，从年亏百亿元到日赚3亿元-。其月产能预计将从2025年的18万片增至2026年的30万片，2028年达50万片-。长江存储在2026年第二季度全球NAND Flash出货量市占率达到14%，超越铠侠、美光与SanDisk-。两家企业均在建设新工厂，预计从2027年起产能有望达到现有水平的两倍以上。
这意味着，全球存储供给的“三极格局”正在向“四极格局”演化。在总需求持续膨胀的背景下，国产产能的增量虽然短期内无法逆转供不应求的大势，但为中国AI产业提供了关键的战略缓冲。
七、结语：存储的重估，才刚刚开始存储芯片正在经历一场从“大宗商品”到“战略资源”的身份转变。
传统存储的竞争逻辑是规模和价格。未来则靠技术与场景定义价值。存储不再是被动的“仓库”，而是主动的计算参与者——HBM承载AI加速器的核心带宽，企业级SSD接管KV Cache的溢出，AI Agent和具身智能需要更智能、更低功耗的存储方案。
回到用户提出的那个洞察：互联网时代属于信息积累，AI时代属于信息推理。 信息积累时代，存储是被动的容器；信息推理时代，存储是主动的生产要素。每一次推理都在生成新的信息，每一次信息生成都在要求更大的存储空间。而存储的物理产能扩张，受制于晶圆、设备和时间的硬约束，永远追不上信息推理的指数级膨胀。
这就是“永远缺存储”的底层逻辑。它不是一句口号，而是一个由技术范式、物理产能和资本周期共同决定的、正在被市场逐一验证的产业现实。存储的供需缺口不是短暂的错配，而是一个由信息推理范式所定义的长周期特征。在这个周期里，谁理解了信息如何被生成、被存储、被再次调用，谁就理解了存储芯片作为“AI时代水电煤”的真正价值。