出品｜搜狐科技
作者｜张雅婷
AI浪潮之下，存储赛道正迎来高光时刻。
7月27日，中国存储巨头长鑫科技正式登陆上交所。上市首日股价飙升逾4倍，市值峰值一度超越腾讯。两周前，纽约时代广场巨幕上，韩国存储寡头SK海力士的代码首次亮起，高调刷新外资在美IPO募资纪录。
北京大学计算机学院助理教授、博士生导师张杰，正是这一行业变迁的亲历者与见证者。他拥有韩国延世大学博士学位，并在韩国先进科学技术学院从事博士后研究，长期深耕于存储系统与体系结构的设计及研发工作。
回首国产存储的起伏，张杰向搜狐科技感慨道：“过去总觉得国产存储难堪大用，做科研时采购的多是三星产品；如今转向国产品牌，连学生都反馈测试效果尚可。”
在AI时代，存储已不再是边缘配角，而是核心命脉。大模型竞争归根结底是一场时间赛跑，存储系统的性能直接关乎数据访问速度。若性能滞后，不仅会拉长训练周期，更会推高整体成本。
国产存储的技术高度，决定了中国AI能走多远、成本能压多低。曾几何时，全球存储市场被三星、SK海力士、美光等少数巨头牢牢把控，但这一垄断格局正在松动。
今年一季度数据显示，长鑫存储在DRAM（易失性内存）市场占据8%的份额，长江存储在NAND Flash（非易失性闪存）市场占据约13%的份额，两者均已跻身全球前五。
张杰分析指出，存储领域的主要技术壁垒已被逐步攻克。国内中低端存储产品与海外品牌相比基本持平，仅在高端领域存在较明显差距，例如HBM（高带宽内存）的商用化在国内尚属空白。
尽管如此，他对国产存储的未来持乐观态度。张杰表示，存储对光刻机制程工艺的要求远不如CPU、GPU那般苛刻，更多依赖制造工艺的经验积累，需要时间慢慢打磨。
他坦言，并无任何技术是海外厂商独有而国内无法企及的。“我相信国内厂商完全有机会在未来实现追赶，甚至超越三星和海力士。”
以下为搜狐科技与张杰的对话实录：
搜狐科技：随着AI技术的落地应用，存储为何从“配角”跃升为决定算力利用率的关键环节？
张杰：从AI的计算范式来看，在大模型时代，尤其是解码阶段，KV cache的存储访问频率与计算频率比例约为1:1，而此前该比例大致为1:数百。此外，随着大模型参数规模突破万亿级，对存储容量的需求也随之激增。
对于大模型竞争而言，训练速度至关重要。若对手一周完成一次模型训练，而你需耗时一个月，对方便能多迭代四次。因此，当前行业亟需提升数据访问能力，这对存储带宽提出了极高要求。
搜狐科技：能否概括一下国内存储芯片的发展现状？近年来的进步如何？
张杰：在消费级低端市场，国产产品与海外品牌已基本持平；但在高端领域，技术差距依然显著。以DRAM为例，国内虽已推出DDR5，但频率尚未达标，且HBM商用化仍是一片空白。
在闪存领域，以固态盘的IO访问延迟为核心指标，国内闪存介质的读延迟约为30-50微秒，而三星、铠侠等头部厂商的尖端产品已能做到3微秒左右。两者之间的技术代差估计在2至5年之间。
搜狐科技：HBM的研发难度究竟有多大？为何目前仅有三星、海力士、美光能实现规模量产？
张杰：HBM的技术门槛极高。若将DRAM比作“平房”，只需两名瓦工砌墙补砖即可完工；而HBM则如同“多层楼房”，不仅要求每层芯片极薄，更高度依赖TSV（硅通孔）等先进封装工艺进行精确的垂直连接与对齐。同时，多层堆叠带来的散热管理以及超薄晶圆良率控制，构成了极高的技术壁垒。
此外，国外厂商布局较早。SK海力士于2009年启动HBM研发，2013年便完成了首款样片。对于存储芯片厂商而言，先发优势至关重要，因为芯片需要经过长时间的验证，厂商需收集错误库并逐一解决。
举个直观的例子，我们曾使用某国产品牌存储芯片进行开发，学生反馈性能表现不错，但难点在于测试过程中容易出现故障，需反复返修和迭代，这严重影响了用户体验。
搜狐科技：在高端存储芯片领域，国产厂商是否有机会追平海外巨头？
张杰：我认为这些差距可通过时间弥补。世上并无他们独有而我们无法掌握的技术。例如制造工艺中的某些陷阱，若无长时间积累可能难以避开，但只要跨越这些障碍即可。
正如我们曾认为OpenAI遥遥领先，但凭借资金与人才优势，DeepSeek、月之暗面等国内企业也正逐步迎头赶上。
搜狐科技：先进光刻设备受限，对存储芯片发展意味着什么？
张杰：其实，存储芯片对光刻机制程工艺的要求并不像CPU、GPU等逻辑芯片那样严苛。逻辑芯片依赖高精度光刻机缩小晶体管尺寸，而存储性能的提升主要依靠垂直堆叠。此外，过小的尺寸反而可能损害数据保存能力。
搜狐科技：未来国产存储产业的发展趋势将如何演变？
张杰：国内已完成从0到1的跨越，预计未来3到5年内，中国厂商将在存储市场中扮演更重要的角色。特别是在消费级市场，国产厂商必将占据主导地位，且发展速度惊人，类似于国产电动车行业的崛起。
从人才角度看，国内近期引进的人才较多，集成电路制造与设计领域的专业人才回国意愿强烈。我相信国内完全有机会在未来追赶甚至超越三星、海力士。
搜狐科技：华为提出韬（τ）定律，主张将“逻辑折叠”作为后摩尔时代芯片性能提升的核心路径，您如何看待？
张杰：我认为华为提出的韬定律，实质上是摩尔定律的一种互补形式，旨在通过缩短两个单元间的距离来提升吞吐量和性能。华为的思路另辟蹊径，不仅在2D平面上发力，更通过3D堆叠减少距离，同时优化数据布线及软硬件协同。
从理念层面看，这并非全新概念。我们在研究中早已知晓类似原理，即设备靠得越近效率越高。华为的贡献在于将软件、硬件等不同领域的想法整合成一套思想，相关实践其实早已存在。
搜狐科技：从人才培养角度审视，存储行业是否面临人才短缺？
张杰：与国内相比，韩国在存储行业的人才储备更为充足，国内确实存在缺口。此外，国内存储厂商相对封闭，与高校在学术和科研交流方面互动较少。
事实上，国内存储企业尚未完全成熟，主要任务是追赶，跟随三星的步伐即可，因此对创新的要求不高。但随着公司规模扩大，必然面临转型问题：必须成为该领域的开拓者，而非永远的跟随者。此时，创新将成为刚需，而创新离不开充足的人才支撑。
搜狐科技：您对投身存储行业的学生有何建议？
张杰：若在AI时代选择存储行业，我的建议是切勿灰心。
存储市场需求稳定，岗位具备长期性，待遇优厚，虽不及AI领域顶尖水平，但也颇具竞争力。例如，北大毕业生与AI领域普通博士生的薪资相当，甚至后者更高，这令部分同学感到沮丧。不过，纵观当下，许多AI公司处于亏损状态，未来是否能持续在人才引进上投入巨资尚存疑问。
目前，国内多数AI公司更关注模型性能，尚未深入涉及存储的使用与优化。一旦基础模型的壁垒被打破，行业竞争将转向成本控制。届时，存储的重要性必将日益凸显。