北京大学计算机学院助理教授、博士生导师张杰

出品｜搜狐科技

作者｜张雅婷

AI时代，存储迎来了高光时刻。

7月27日，中国存储巨头长鑫科技登陆上交所，上市首日股价涨了4倍多、市值一度超过腾讯。两周前，在纽约时代广场的大屏幕上，韩国存储巨头SK海力士的股票代码第一次亮起，高调刷新了外国企业在美IPO募资的历史记录。

北京大学计算机学院助理教授张杰，正是存储行业发展的参与者、见证者。他博士毕业于韩国延世大学，博士后就职于韩国先进科学技术学院，长期从事存储系统和体系结构的研究和设计。

谈及国产存储的变迁，张杰向搜狐科技回忆称，“之前感觉国产存储很不行，做科研买的基本上都是三星，现在我们买的国产品牌，学生都说测起来还可以。”

在AI时代，存储已是至关重要的一环。大模型竞争本质上是时间竞赛，存储系统性能直接决定了数据访问速度，性能不足会直接拉长训练周期、推高成本。

国产存储的发展决定了中国AI能走多远、成本能降到多低。过去全球存储市场长期被三星、SK海力士、美光等少数巨头垄断，如今这一格局正在被改变。

今年一季度，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，均跻身全球前五。

张杰认为，存储领域的主要技术壁垒已经被逐步突破，国内中低端存储产品与海外品牌基本能够持平，只是高端领域技术差距较为明显，比如HBM（高带宽内存）的商用化方面在国内还是空白。

不过，他对国产存储发展的前景并不悲观——存储对光刻机的制程工艺要求不像CPU、GPU那样苛刻，更多是制造工艺上的经验积累，需要时间慢慢打磨。

张杰向搜狐科技坦言称，没有什么东西是海外厂商独有、国内没有的。“我觉得国内厂商完全有机会在未来去追赶，甚至超过国外的三星、海力士。”

以下为搜狐科技与张杰的对话：

搜狐科技：随着AI的发展落地，存储为何从“配角”变成决定算力利用率的关键环节？

张杰：从AI本身的计算范式来思考，在大模型时代，特别是decoding阶段，KV cache存储访问频率和计算频率是1:1，以前AI这个比例大概是1:数百。另外从计算规模来看，大模型的参数规模越来越大，都达到了万亿级，这也导致对存储需求更大了。

对于大模型竞争来说，最重要的是训练要快。如果人家一周训练一个模型，我花一个月，那人家就可以多迭代四次。所以从这个角度来说，现在大家比较缺的是访问数据的能力，这对存储带宽要求就会很高。

搜狐科技：能否整体谈一下目前国内存储芯片的发展情况，近几年进步情况怎么样？

张杰：国内消费级市场的低端产品与海外品牌基本能够持平，在高端领域技术差距较为明显。在DRAM领域，国内已经有DDR5，但问题是频率没打上去，并且HBM商用化方面国内还是空白。

在闪存领域，以固态盘的IO访问延迟这一核心指标为例，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，两者之间的技术代差估计在2至5年左右。

搜狐科技：做HBM难度高吗？为什么现在只有三星、海力士、美光能实现规模量产？

张杰：HBM的技术壁垒很高，如果把DRAM看作是“平房”，找两个砖瓦工，把墙补上、把砖砌好就搞定了。HBM可以理解成“多层楼房”，不仅要求每一层芯片做到极薄，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和超薄晶圆良率控制，也是极高的技术壁垒。

此外，国外布局时间很早，SK海力士2009年启动HBM研发、2013年完成首款样片了。布局早对于存储芯片厂商来说很重要，因为芯片需要时间去验证，厂商需要收集错误库，回来之后再解决问题。

举个最简单的例子，我们也用一个国产品牌的存储芯片做东西，学生发现性能基本上能打，但是难点就在于测试的时候会容易坏，然后就需要返修、迭代，对体验影响就会很明显。

搜狐科技：在高端存储芯片领域，国产厂商有机会追上海外巨头吗？

张杰：我觉得这些差距是可以通过时间去弥补的。没有什么东西是他们独有、我们没有的。比如制造工艺上有些坑，没有长时间的积累可能避不开，但只要把这些坑跨过去就可以了。

就像我们以前觉得OpenAI真牛，但我们有钱、有人才，DeepSeek、月之暗面这些国内企业也慢慢赶上来了。

搜狐科技：先进光刻设备受限，对于存储芯片的发展来说意味着什么？

张杰：其实，存储对光刻机的制程工艺要求不像CPU、GPU等逻辑芯片那样苛刻。因为逻辑芯片依赖极高精度的光刻机缩小晶体管尺寸，而存储性能的提升主要是靠垂直堆叠，此外太小的尺寸反而会破坏数据保存能力。

搜狐科技：未来国产存储产业的发展趋势如何？

张杰：国内已经实现了从0到1的跨越，未来3到5年，中国厂商在存储市场里会逐渐成为更重要的角色。特别是消费级市场，一定会被国产厂商占有，并且发展速度非常快，类似于国产电动车一样。

从人才角度来说，国内现在引进人才也比较多，集成电路相关制造、设计人才回国有很多。我觉得国内完全有机会在未来去追赶，甚至超过国外的三星、海力士。

搜狐科技：华为提出韬（τ）定律，希望将“逻辑折叠（Logic Folding）”作为后摩尔时代芯片性能提升的核心路径，您怎么看？

张杰：我觉得华为提出的韬定律，其实是以前摩尔定律的一个互补，都是希望能够减少两个单元之间的距离，来提高吞吐量和性能。但华为思路是另辟蹊径，不光是在2D平面上，而是通过3D堆叠减少距离。还有优化数据布线、软件和硬件协同优化等等。

从理念上来说，我觉得它不是一个完全新的东西。我们在做研究的过程中，都是知道有类似东西的，比如希望多个设备靠得越近，它的效率就越高，只是华为把软件、硬件等不同领域的想法整合成了一个思想，相关实践其实已经有很多了。

搜狐科技：从人才培养的角度来看，存储行业缺人吗？

张杰：国内存储行业还是缺人才的，跟韩国相比不多。并且，国内存储厂商会比较闭塞，跟学校没有太多学术交流和科研交流。

其实，国内存储企业还没有非常成熟，要做的事情主要是追赶，三星做了什么、它就做什么，所以他们没有太多创新上的要求。但随着公司变得越来越大，必然会出现一个问题：它一定要做这个领域的开拓者，而不是一直跟随。这时候就会需要创新，创新就需要足够的人才。

搜狐科技：您对于存储行业的学生有何建议？

张杰：如果是在AI时代进入存储行业，我的建议是不要太灰心。

存储的市场需求比较稳定，相关的工作岗位是比较长期的，待遇很好，但也跟AI没法比。比如北大毕业的同学和AI领域的普通博士生薪资差不多，甚至不如后者，很多同学感觉就很沮丧。不过，现在来看，很多AI公司都是亏本的，未来是否能长期一直在人才引进方面花这么多钱，是存疑的。

其实，现在国内很多AI公司更多关注模型性能，还没有涉及到对存储的使用和利用。未来一旦这些基础模型的壁垒被打破，后面大家都是卷成本。一旦卷成本，存储一定会得到越来越高的重视。返回搜狐，查看更多