人工智能需要存储
1.容量需求增加：人工智能大型模型需要大量的数据处理和分析，这需要存储系统提供足够的容量来存储大量的数据集和模型参数。例如，人工智能服务器对DRAM和 NAND的需求是传统服务器的8倍和3倍。
2.性能需求改进：人工智能应用程序对存储的读写速度、响应时间和数据吞吐量有很高的要求。高性能计算(HPC) 人工智能工作负载，如深度学习，需要快速访问和处理数据，这就要求存储系统具有高带宽和低延迟的特点。
3.可靠性和耐久性：人工智能应用程序通常需要24/7的连续运行，这对存储系统的可靠性和耐久性提出了更高的要求。存储设备需要能够承受连续的高负荷工作，并确保数据的完整性和安全性。
4.存算一体化趋势：为了提高数据处理效率，减少数据在存储和计算单元之间的处理，存算一体化技术应运而生。该技术可以直接将计算能力集成到存储系统中，以加快人工智能模型的培训和推理过程。
5.多模态数据处理：随着人工智能技术向多模态的发展，存储系统需要能够支持文本、图像、视频等多种数据，这对存储系统的灵活性和可扩展性提出了新的要求。
综上所述，人工智能对存储的需求是多方面的，不仅是容量的增加，还包括性能、可靠性、耐久性、灵活性和成本效益比的综合提高。
全网最完整的存储细分龙头相关标的。
1.兆易创新： 国内NOR Flash龙头厂商，多产品线多轨道布局，涉及NOR、NAND、多种类型的存储芯片，如DRAM。
2.东芯股份有限公司:国内领先的存储芯片设计公司，专注于中小容量存储芯片，被认为是本地SLC NAND领头羊。
3.江波龙: 国内存储模块品牌领先，产品线包括嵌入式存储、固态硬盘、移动存储和内存条。
4.普冉股份： 非易失性存储芯片新星，工艺行业领先。
5.聚辰股份:国内EEPROM芯片龙头厂商。
6.北京君正：汽车存储领域的领导者，提供汽车标准SRAM和 DRAM，在全球汽车规级细分市场中名列前茅。
7.百维储存： 国内嵌入式存储龙头，打造R&D封测一体化。
8.恒硕股份： 深耕NOR 进入MCU的FLASH存储器打开第二个增长曲线。
9.朗科技： NAND布局 Flash及闪存
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