闪存

ChainCatcher 消息，BidClub 播客第 166 期中，芯片设计师 Bubble boi 表示，高带宽闪存在技术上有吸引力，但缺乏决定性数据中心用例。他给出的信息是，所听说的主要客户是难以获得或生产高端 HBM 的中国客户。Bubble boi 称，HBF 与高端 AI 闪存延迟均约 5 微秒，带宽低于 HBM，单位比特成本更低但总成本可能相当。他认为最清晰的客户是无法获得 HBM 的主体，这与他从两到三人处听到的中国需求相符，因其无法充分制造加速器，或愿接受非领先规格产品。

ChainCatcher 消息，据路透社援引知情人士报道，长鑫存储 CXMT 正准备进入 NAND 闪存芯片市场，将在核心 DRAM 业务之外扩展，并与三星电子、SK 海力士、美光以及长江存储竞争。长鑫存储计划在北京新工厂建立 NAND 闪存研发生产线，并在北京设立包含 NAND 开发项目的研究院。该公司已与客户讨论相关计划，其中包括一家拟为 AI 系统和超级计算机采购芯片的初创公司。研发线运营或大规模商业制造的时间表尚不明确。全球存储短缺由 AI 服务器需求推动，预计至少持续至 2027 年。制造商优先 DRAM 和 HBM 支出，限制了 NAND 产能增加。长鑫存储 7 月 IPO 募资 579.2 亿元人民币。长江存储于 2022 年被列入实体清单。

ChainCatcher 消息，西部数据首席产品官 Ahmed Shihab 发文表示，AI 存储竞争的关键并非单纯追求最快介质，而是能否以可承受的成本持续扩展容量。其认为，许多架构在早期运行正常，但当数据规模从数 PB 增长至数百 PB 甚至 EB 级时，可能因成本失控而暴露问题。 闪存适合模型权重、GPU 溢出、KV 缓存和会话上下文等高性能、低延迟场景；HDD 则更适合训练语料、日志、检查点、合规记录、合成数据及推理输出等大规模、长期保存且成本敏感的数据。其总结称：“闪存处理当下，HDD 处理整个生命周期。” 在 AI 规模下，存储成本本身会成为架构问题。长期将大批量数据存放在高性能介质上，将挤占计算、网络、电力和人员等预算。对于许多批量存储负载，问题并非闪存能否存储，而是客户能否长期承担全部使用闪存的成本。 未来 AI 存储不会由单一技术主导，而应根据性能、成本、功耗、密度、可靠性和数据生命周期进行分层设计。其强调，这并非闪存与 HDD 的竞争，而是需要从一开始就为不同工作负载匹配合适介质，否则架构在规模扩大后可能影响业务可持续性。

ChainCatcher 消息，美股半导体存储板块呈现分化行情。据 Gate 平台数据显示，闪迪（SNDK）由于前期涨幅过大及估值调整压力，现报 1716.57 美元，24 小时跌幅 5.80%；而估值相对合理的美光科技（MU）则展现出更强韧性，逆势上涨，现报 948.77 美元， 24 小时涨幅为 2.21%。伴随两支标的价格波动，Gate 平台衍生品交易活跃度持续提升。据 Coinglass 数据，Gate SNDK 合约 24 小时成交额达 1.24 亿美元，持仓额达 2684 万美元；Gate MU 合约 24 小时成交额达 1844 万美元，持仓额达 1923 万美元，均位居全网前列。