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AI的算力和“记性”,不太够用了 | 算力观测站
最近 AI 圈的大会有点扎堆。
9 月中旬的算网大会，我们聊了《从GPU到算力系统：算网大会透露了什么信号？》；这几天云栖大会，又写了《云栖大会看什么？AI开始“真用”了》。一个说“算”，一个说“用”，中间还夹着一场全球 AI 芯片峰会——一场以"芯片"命名的峰会，怎么把"存储"拎出来单独讨论？这得从一个有点"冷门"的地方说起——AI的“记性”。
01
AI再聪明，也离不开“记性”
人做一道数学题，既要会算，也得记得住。
算到一半，你得在草稿纸上记下中间结果，不然思路就断了。
AI大模型，其实也一样。
它既要“算”（这是大家熟知的算力），也要“存”——万亿级的参数、海量的训练数据、还有推理时那一长串上下文，都得有地方放，还得随叫随到、读得快。
这块“放数据、读数据”的活儿，就是存储，业内叫它AI的“内存底座”。
底座不稳，上面再强的算力也使不上劲。
02
为什么“记性”越来越不够用？
需求端，AI正进入万亿参数时代，Token调用量指数级往上蹿。
海内外大厂也没停下加码：海外五家头部云厂商，2026年资本开支总额预计超8000亿美元；国内互联网厂商，今年合计也有望超8000亿元。
数据来源：Bloomberg，JPMorgen
这钱，一大部分都砸在了算力和配套的硬件上。
可高性能存储，不是想扩产就能马上扩出来的。它技术门槛高、建设周期长，供给一时半会儿跟不上，于是“抢手”的戏码，从算力一路烧到了存储。
于是就有了最近的热闹——
国内两大存储原厂，四季度起要陆续跟设备厂商谈下一阶段的采购框架协议；某存储大厂刚完成上市，募资295亿元，光设备采购预算一年就要50—60亿美元；另一家的三期产线，也快投产了。
更别说，多家厂商重回扩产轨道、重启工厂建设，新产能也在加入，连头部晶圆代工厂都把明年资本开支上调到了600—640亿美元。
一句话：存储的扩产，已经从“嘴上说说”变成了“真金白银下单”。
03
这条链上，钱会流向哪？
存储一扩产，先受益的是谁？
是那些造存储的“卖铲人”——也就是半导体设备和材料。
造芯片、扩产线，离不开刻蚀机、薄膜沉积、清洗这些设备。设备厂商手里锁定的，不再是零散订单，而是覆盖未来整个扩产周期的持续采购框架，收入直接上一个台阶。
想跟上这些“卖铲人”，有个工具叫半导体设备ETF易方达（159558），联接A/C（ 021893/021894）。它跟踪的指数，半导体设备加半导体材料合计超过90%的权重，成份股包括北方华创、中微公司、拓荆科技、华海清科这些订单上修的核心标的。
不过，存储不是单独一条线。
这届全球AI芯片峰会上，一批新生代国产的AI芯片公司，都在扎堆琢磨一个方向——“存算一体”，把“存”和“算”做在同一块芯片上，让数据少跑一段路。这其实说的是同一件事：AI的“脑子”和“记性”，本来就不该分家。
说到底，存储只是算力这条长链上的一环。往上看，有光模块、PCB（电路板）；往下看，有IDC（互联网数据中心）、液冷、算力租赁——它们一起，才把AI的“基础设施”给搭起来。
想再省心一点，可以看创业板算力ETF易方达（158050），全市场首批算力主题ETF。它跟踪的创业板算力基础设施指数，既有江波龙、北京君正、同有科技、朗科科技这些存储环节的公司，也覆盖了前面说的这些环节。
还是那句老话，别被短期的热闹带跑了节奏。
先把应急金和必要开支留够，剩下那部分长期用不到的闲钱，再按自己能承受的范围，审慎决策。
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