一、需求框架：Agent时代上下文扩张，KVCache膨胀，拉动存储需求
　　进入Agent阶段后，AI上下文扩张推高KVCache用量，从而带动存储需求增长。据钛媒体报道，在AI推理场景中，为了加速模型响应、避免重复计算，系统需要将KVCache保留在高速存储中。但随着上下文窗口的急剧扩大，KVCache的规模已经远远超出了HBM和DRAM的承载能力。
　　二、分级存储：HBM承载活跃数据，DRAM和NAND承接缓冲和低频数据
　　Agent场景下，KVCache和上下文数据规模已超出单一介质承载能力，存储架构需按数据访问频率分级布局。活跃数据由高速介质HBM承载，缓冲数据和冷数据下沉至大容量的DRAM和NAND中。
　　1.HBM承载活跃KVCache。AI数据中心存储架构第一层为HBM，紧贴GPU、速度最快，但典型容量较小，难以承载Agent场景下持续膨胀的KVCache，需要向外层存储溢出。
　　2.DRAM承担二级缓冲职能。具体而言，DRAM连接至CPU，容量通常是HBM的数倍，作为HBM外溢KVCache的二级承接层。
　　3.NAND承担冷数据存储职能。基于NAND颗粒的SSD承载历史KVCache及数据湖的海量数据存储，容量可达HBM的千倍左右。
　　三、竞争格局：SK海力士深度绑定台积电，三星具备自有晶圆厂，美光占据北美本土优势
　　1.SK海力士深度绑定台积电。据半导体产业纵横报道，SK海力士HBM4的核心芯片采用1b DRAM，基底裸片采用台积电12纳米工艺。
　　2.三星具备自有晶圆厂。据半导体产业纵横报道，三星核心芯片采用1c DRAM，基底裸片采用自家代工4纳米工艺，传输速度可达11.7Gbps。
　　3.美光占据北美本土供应优势。据芯智讯资料，美光作为三大存储厂商中唯一的北美厂商，计划将约40%的DRAM产能落地美国本土。产品方面，美光近日发布其HBM4产品，带宽是上一代HBM3e的两倍以上。此外，美光正率先在业内挑战图形内存（GDDR）堆叠技术，效仿HBM的堆叠方式提升GDDR性能。
　　四、投资建议
　　看好海外存储产业链发展机遇，建议关注SK海力士、三星和美光等厂商的存储供应价值。
　　风险提示
　　AI模型竞争激烈，AI应用竞争激烈