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资讯 在AI的推动下，以DRAM和NAND为主的存储已然成为这股技术浪潮的重要赢家，这是一个不争的事实。
以DRAM为例，据分析机构Counterpoint Research在本月初发布的数据显示，在AI需求的推动下，2026年第三季度，全球DRAM市场营收达到近2000亿美元，同比大幅增长369%，接近去年同期的5倍，市场呈现出明显的超级周期特征。
作为存储领域的一个重要新兴玩家，长鑫科技也看到了这个需求带来的机会。与此同时，他们还看到了本轮存储周期的一些新变化。“受全球算力需求激增影响，超级周期正在进入一个全新的‘分层时代’”，长鑫科技副总裁骆晓东在昨日开幕的IC China峰会演讲中说。
存储需求分层
众所周知，存储是一类周期性非常强的标准化通用产品。在过去的很长一段时间内，存储也是一个由消费和企业应用把持的市场。然而，随着人工智能产业的崛起和演进，存储产业不但需要满足过去传统应用的需求。尤其是伴随AI到来，对存储提出了更多的要求，这也正是骆晓东认为存储正在进入“分层时代”的原因之一。
骆晓东以DRAM举例说，这个分层不但体现在不同细分市场需求上，还体现在不同AI场景的内存需求上。
首先看前者，如骆晓东所说，服务器市场已经成为了DRAM的重中之重，其需求占比已经超过50%。尤其是在AI大模型、智算中心等高价值应用的推动下，高端存储和高性能芯片需求的持续走高。有分析人士预测，到2026年年底，服务器将消耗高达60%的存储。展望2030 年，这个数字将进一步上升到 71%。由此可见，服务器市场对存储空前重要。
与此同时，骆晓东指出，包括汽车、手机/PC在内的应用，也还将是DRAM关键的市场。尤其是随着AI加速向这些领域渗透，必将带动新一轮的增长。其中，汽车为领域的DRAM需求更是有望到2030年将其复合增长速度提高到30%。
从上面的介绍可以看到，虽然各大场景对DRAM需各不相同，但在这些应用之间，还暗藏一个共同点，那就是——无论是服务器，还是汽车、手机/PC，AI都成为了关键词。特别是随着这些年推理的加速落地，为AI应用打造存储的迫切性与日俱增。
骆晓东也解析说，无论是日常的AI对话生成、智能体办公助手，还是产业端的大模型训练与推理部署，多样化的AI场景需求正在迎来井喷式增长。但不同场景对内存的需求差异巨大。例如在AI大模型对话的Decode推理阶段，性能瓶颈主要在于内存带宽上；而在处理长文本的Prefill阶段，瓶颈则转向算力受限；当进入大参数多卡训练场景时，内存容量和互联能力又成了关键制约因素。
“这种需求的分层，精准对应到了存储金字塔的不同层级中。其中，DRAM内存作为承上启下的核心位置，既要处理高频率交互的模型参数与KV缓存，又要平衡性能与成本，已成为当前AI算力升级中需求增长最快的层级。”骆晓东说。
他进一步指出，在这种需求的推动下，DRAM本身也要创新，才能更好地满足多样化终端的需求。
重新定义创新
过去几十年，DRAM产业的技术演进基本遵循着一条相对清晰的路径：通过不断推进制程微缩，在单位晶圆面积内集成更多存储单元，以此提升单颗芯片的存储容量，同时降低单位比特的制造成本。在这一过程中，DRAM厂商持续缩小晶体管尺寸、优化存储单元结构，并通过改进电容器工艺和材料，在有限的芯片面积内实现更高的存储密度。
与此同时，随着处理器性能不断提升，数据吞吐需求持续增加，DRAM也在不断提高传输速率，从DDR、DDR2、DDR3一路演进至DDR4、DDR5，带宽逐代提升，功耗和信号完整性也随之成为重要的技术优化方向。
当然，上述很多DRAM升级路线需要继续遵循。但随着AI的到来，有些过往的观点，需要更新了。骆晓东也坦言，当前存储产业的竞争逻辑已经发生根本性转变，从过去单一的参数比拼，转向了全场景的产品布局能力竞争。
“基于对应用系统的深度理解，打造适配不同层级、不同场景的差异化存储方案，正成为重塑存储市场竞争格局的核心变量，也为全行业参与者打开了换道超车的新窗口。”骆晓东表示。“在不同的AI场景下，内存需求画像千差万别，要适配不同层级的差异化需求，行业必须跳出传统存储仅仅关注容量和速率的固化思路。”骆晓东指出。
在演讲中，骆晓东通过“物流网络”比喻，对内存需求的五个核心维度进行了拆解：
首先是内存“容量”，好比物流总仓储面积，决定了能否将大模型全量参数存在本地，超大规模模型训练、长上下文推理这类任务，对容量需求高。
其次是“带宽”，代表单位时间总货运能力。在前馈网络（FFN）计算环节，这个环节需要批量拉取全量参数做计算，数据搬运量极大，在用户并发数较小时，对带宽需求极高；
第三是“写入率”，对应数据回写的反向运输承载力，在训练场景下，对写入率的要求高。
第四是“访问粒度”，即最小运输单元，在推理过程中，稀疏注意力（Attention）计算环节，需要反复拉取零散的历史对话缓存（KV Cache）做匹配，因此对小粒度访问的要求很高。
最后是“延迟”，它相当于物流配送时间，这个指标在注意力（Attention）计算环节要求高。因为每次调取零散数据都要等响应，延迟直接决定大模型回答的快慢。
基于这样的洞察，长鑫科技在IC China首次秀出了公司针对上述需求变化打造的解决方案。
全矩阵布局
为了迎接这个新时代的到来，长鑫科技其实做了很多准备。当中，大举投资研发无疑是其中最直接且行之有效的一种办法。数据显示，2026前三季度，长鑫科技的研发投入高达110.71亿元，同比增长超73%。
正是在这个高强度研发投入的支持下，长鑫不断提升产品竞争力，并将其转化为推动收入结构向高附加值领域转化的引擎。在本次IC China展会上，长鑫科技更是以“服务器、手机、汽车”三大场景为主线，首次对最新核心内存产品进行了集中展示。
首先看服务器领域，随着AI大模型上下文和并发规模不断扩大，海量KV Cache需要依靠DDR5主内存进行缓存与调度。同时，Agentic AI推动CPU承担更多任务规划和数据处理工作，进一步拉高服务器对主内存容量和带宽的需求，使RDIMM成为支撑AI推理和高并发运行的重要基础。
骆晓东介绍，在DDR5 RDIMM和MRDIMM产品线上，长鑫科技的DDR5颗粒已完成了从24Gb到32Gb的迭代；RDIMM模组端实现了32GB到128GB主流容量、5600Mbps到8000Mbps速率档位的全覆盖；MRDIMM更是覆盖了128GB和192GB两个容量点，速率最高达12800Mbps，能以强大的模组矩阵助力数据中心产业升级。
其次是手机等移动终端。随着端侧AI、大模型和多任务应用不断普及，设备本地数据处理需求持续增长，对内存容量和传输速率提出更高要求。但受限于机身空间和电池容量，移动内存还必须兼顾低功耗与高能效，这也对LPDDR提出了新的挑战。
换而言之，如何在有限的功耗预算内实现更强的内存性能，正在成为LPDDR技术演进的重要课题。在这个领域，长鑫科技正加速推进高端产品迭代。
2026年8月，长鑫正式推出LPDDR6，最高速率达到12800Mbps，相比上一代LPDDR5X带宽提升60%，功耗降低20%，并已率先实现旗舰手机量产商用。与此同时，基于第五代DRAM技术平台（G5），长鑫还推出了两款单颗容量达到24Gb的LPDDR5X产品，容量较上一代提升50%，目前均已进入规模量产阶段，并应用于中高端智能手机及便携式消费电子。
值得一提的是，如骆晓东所说，长鑫LPDDR6凭借原生速率更高和双子架构设计，显著提升了“带宽容量比”这一关键指标。这一特性使其未来能够顺利拓展至智能驾驶、边缘计算以及对存储能效要求较高的服务器场景。
至于汽车，随着汽车智能化发展，高阶自动驾驶和智能座舱对DRAM的需求快速提升，单车内存需求有望从约16GB增长至300GB以上，同时对内存容量、带宽和稳定性提出更高要求。此外，车规级DRAM还必须满足宽温工作、抗振动、长寿命及高可靠性等严苛要求。
面对汽车智能化带来的需求，长鑫已深耕车载内存市场多年，产品从LPDDR4X逐步升级至LPDDR5X，并加快LPDDR6车载应用拓展。其车规级LPDDR5X提供315焊球和441焊球两种封装方案，兼顾高速传输、大容量与平台集成需求，同时通过AEC-Q100 Grade 2及ISO 26262 ASIL D等认证，满足汽车对存储性能与功能安全的严苛要求。值得关注的是，长鑫LPDDR6最高速率达到12800Mbps，较上一代带宽提升60%、功耗降低20%，也为其进一步拓展高端智能汽车市场提供了技术储备。
总而言之，长鑫正在用全面的布局，力求抓住DRAM的每一个机遇。
写在最后
从上面的介绍可以看到，面对存储汹涌而来的浪潮，长鑫正在通过全场景的产品矩阵，持续为算力的释放提供最优的存储底座。与此同时，公司也通过持续更新，凭借长协锁定客户需求，以分层洞察指导产品研发，迎接存储产业新格局。
结合该公司以及行业的进展，笔者认为，长鑫科技正进入从规模增长迈向技术与产品双轮驱动的新阶段：
一方面，三季度营收、利润及经营性现金流持续增长，叠加DDR5需求旺盛、服务器客户需求强劲以及长期供货协议推进，反映出公司市场竞争力和业务增长确定性正在增强。另一方面，公司持续加大研发投入，4F2架构、VSG晶体管及混合键合等前沿技术取得进展，预计年底将推出融合上述先进技术的新一代DDR5 RDIMM产品；在4F2等架构取得关键突破的基础之上，第六代工艺技术平台已完成工程样片的验证。
在这背后，真正值得关注的是，长鑫的竞争思路已经不只是追赶现有DRAM产品，而是通过下一代存储架构和先进工艺布局，争取在未来高端服务器内存市场建立新的技术竞争优势，力求在与国际巨头的竞争中，立于不败之地。凭借上述积累，长鑫科技也必将在这个时代扮演不可或缺的关键角色。
*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。
END
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