2026年國際消費類電子產品展覽會(CES)上，多款重磅產品集中亮相。波士頓動力公司與其母公司現代汽車集團宣布，其最新版全電動人形機器人Atlas將于2028年開始在現代汽車工廠投入生產應用;梅賽德斯奔馳CLA 概念車搭載英偉達Alpamayo思考與推理模型，可通過自主學習迭代，以貼近人類的決策邏輯保障行駛安全;LG 人工智能機器人 CLOiD 功能全面，既能完成疊衣、端菜等家務，還能通過表情與語音和人類順暢互動。英偉達CEO黃仁勛表示，下一波AI浪潮將是在物理世界中落地應用的 AI。這句話標志著，物理AI迎來了屬于自己的“ChatGPT 時刻”。
這股物理AI的新風潮，不僅刷新了大眾對智能科技的認知，更對現代數字社會的核心支撐——半導體產業鏈發起挑戰。存儲芯片作為產業鏈關鍵環節，首當其沖迎來全新考驗。物理AI系統需要完成“感知—理解—決策—執行”的完整閉環。這一過程的核心難點，在于要對海量、實時且多維度的傳感器數據進行瞬時處理。這就要求計算單元必須在端側或近端側實現毫秒級響應，進而對數據存取速度與帶寬提出了空前嚴苛的要求。在此背景下，內存芯片的定位發生了本質變化。它不再只是單純存放數據的“倉庫”，而是升級為影響整個系統智能水平與響應速度的“動態樞紐”。一場由應用需求驅動的存儲產業革命，正悄然拉開帷幕。
算力狂飆下的存儲革命：物理ＡＩ驅動內存芯片角色重塑
物理AI的快速發展，徹底改變了內存芯片在產業鏈中的角色。過去，內存性能的提升速度一直落后于處理器算力的增長，成本屬性在市場競爭中更為突出。但在物理AI時代，自動駕駛汽車需要瞬間處理激光雷達點云數據，協作機器人要實時完成視覺定位與力控交互。這些場景都要求設備在極短時間內處理GB級甚至TB級的原始數據。內存系統的帶寬與延遲，直接決定了AI模型的推理效率和系統的實時性，成為制約物理AI設備性能的關鍵短板。
IDC數據顯示，全球年度數據生成量將從2024年的173ZB飆升至2029年的527ZB，五年間增長超兩倍，復合年增長率約為25%。AI 模型的數據規模急劇膨脹，對存儲容量和速度提出了前所未有的要求。
AMD CEO蘇姿豐預測，到2030年，全球使用AI的活躍用戶將達到50億。要實現AI的全面普及，未來幾年內全球計算能力需要提升100倍。
物理AI的大規模部署，進一步激化了長期存在的“內存墻”問題。數據顯示，過去十年間，以GPU為代表的處理器算力呈指數級增長，而內存帶寬的提升速度相對平緩，兩者之間的差距持續擴大。尤其是在大模型時代，模型參數規模飛速增長，對內存容量和帶寬的需求，早已超出傳統摩爾定律的預測范圍。這場由物理 AI 引發的需求變革，將存儲芯片從產業鏈幕后推向臺前，使其成為決定 AI 技術能否成功落地的核心性能要素，而非單純的成本項。
從技術跟跑到標準引領 長鑫存儲開啟國產ＤＲＡＭ進階飛躍
物理AI帶來的DRAM內存需求爆發，為DRAM廠商創造了絕佳的市場切入機會。長鑫存儲在2025年底重磅推出DDR5和LPDDR5X兩款產品。DDR5最高速率可達8000Mbps，直擊下一代高性能PC、服務器和工作站的算力痛點。LPDDR5X的速率高達10667Mbps，兼具出色的能效比，完美匹配高端智能手機、AIoT 設備和智能汽車座艙的需求，可同時滿足海量數據處理與低功耗運行的雙重要求。與此同時，長鑫存儲還發布了涵蓋七大模組形態的全棧式產品組合，向市場充分展現了其提供系統性解決方案的強大實力。這一舉措標志著，中國存儲企業首次在技術代際上實現與國際主流水平同步，具備了在高端存儲市場與國際廠商正面競爭的能力。
目前，長鑫存儲在AI PC模組等新興技術標準上，已經實現與國際市場“零時差”同步，穩穩鎖定了下一代計算平臺的發展紅利。未來，長鑫存儲面臨的核心挑戰，是如何將現有的技術同步能力，轉化為在存算一體、近存計算等顛覆性架構領域的早期布局優勢和行業影響力。長鑫存儲需要深化與國內汽車、機器人、消費電子等下游龍頭企業的聯合研發，攜手定義面向物理AI場景的優化存儲標準。
從CES展臺上亮眼的物理AI設備，到全球存儲供應鏈的激烈博弈，再到長鑫存儲這一中國芯片企業的快速崛起，看似分散的事件背后，實則串聯著一條清晰的產業發展邏輯：應用需求定義技術方向，技術革新重塑產業格局。物理 AI 的浪潮正在重構存儲芯片的價值版圖，長鑫存儲憑借精準的產品卡位、全棧的解決方案，再加上即將到來的IPO資本助力，正站在產業發展的歷史性交匯點上。長鑫存儲未來的發展軌跡，將成為觀察全球存儲市場競爭格局變化，以及中國半導體產業演進的重要風向標。
