２０２６年国际消费类电子产品展览会（ＣＥＳ）上，多款重磅产品集中亮相。波士顿动力公司与其母公司现代汽车集团宣布，其最新版全电动人形机器人Ａｔｌａｓ将于２０２８年开始在现代汽车工厂投入生产应用；梅赛德斯奔驰ＣＬＡ 概念车搭载英伟达Ａｌｐａｍａｙｏ思考与推理模型，可通过自主学习迭代，以贴近人类的决策逻辑保障行驶安全；ＬＧ 人工智能机器人 ＣＬＯｉＤ 功能全面，既能完成叠衣、端菜等家务，还能通过表情与语音和人类顺畅互动。英伟达ＣＥＯ黄仁勋表示，下一波ＡＩ浪潮将是在物理世界中落地应用的 ＡＩ。这句话标志着，物理ＡＩ迎来了属于自己的“ＣｈａｔＧＰＴ 时刻”。
这股物理ＡＩ的新风潮，不仅刷新了大众对智能科技的认知，更对现代数字社会的核心支撑——半导体产业链发起挑战。存储芯片作为产业链关键环节，首当其冲迎来全新考验。物理ＡＩ系统需要完成“感知—理解—决策—执行”的完整闭环。这一过程的核心难点，在于要对海量、实时且多维度的传感器数据进行瞬时处理。这就要求计算单元必须在端侧或近端侧实现毫秒级响应，进而对数据存取速度与带宽提出了空前严苛的要求。在此背景下，内存芯片的定位发生了本质变化。它不再只是单纯存放数据的“仓库”，而是升级为影响整个系统智能水平与响应速度的“动态枢纽”。一场由应用需求驱动的存储产业革命，正悄然拉开帷幕。
物理ＡＩ崛起，突破存储性能瓶颈
物理ＡＩ的快速发展，彻底改变了内存芯片在产业链中的角色。过去，内存性能的提升速度一直落后于处理器算力的增长，成本属性在市场竞争中更为突出。但在物理ＡＩ时代，自动驾驶汽车需要瞬间处理激光雷达点云数据，协作机器人要实时完成视觉定位与力控交互。这些场景都要求设备在极短时间内处理ＧＢ级甚至ＴＢ级的原始数据。内存系统的带宽与延迟，直接决定了ＡＩ模型的推理效率和系统的实时性，成为制约物理ＡＩ设备性能的关键短板。
ＩＤＣ数据显示，全球年度数据生成量将从２０２４年的１７３ＺＢ飙升至２０２９年的５２７ＺＢ，五年间增长超两倍，复合年增长率约为２５％。ＡＩ 模型的数据规模急剧膨胀，对存储容量和速度提出了前所未有的要求。
ＡＭＤ ＣＥＯ苏姿丰预测，到２０３０年，全球使用ＡＩ的活跃用户将达到５０亿。要实现ＡＩ的全面普及，未来几年内全球计算能力需要提升１００倍。
物理ＡＩ的大规模部署，进一步激化了长期存在的“内存墙”问题。数据显示，过去十年间，以ＧＰＵ为代表的处理器算力呈指数级增长，而内存带宽的提升速度相对平缓，两者之间的差距持续扩大。尤其是在大模型时代，模型参数规模飞速增长，对内存容量和带宽的需求，早已超出传统摩尔定律的预测范围。这场由物理 ＡＩ 引发的需求变革，将存储芯片从产业链幕后推向台前，使其成为决定 ＡＩ 技术能否成功落地的核心性能要素，而非单纯的成本项。
锚定物理ＡＩ需求窗口 长鑫存储凭产品卡位把握产业机遇
物理ＡＩ带来的ＤＲＡＭ内存需求爆发，为ＤＲＡＭ厂商创造了绝佳的市场切入机会。长鑫存储在２０２５年底重磅推出ＤＤＲ５和ＬＰＤＤＲ５Ｘ两款产品。ＤＤＲ５最高速率可达８０００Ｍｂｐｓ，直击下一代高性能ＰＣ、服务器和工作站的算力痛点。ＬＰＤＤＲ５Ｘ的速率高达１０６６７Ｍｂｐｓ，兼具出色的能效比，完美匹配高端智能手机、ＡＩｏＴ 设备和智能汽车座舱的需求，可同时满足海量数据处理与低功耗运行的双重要求。与此同时，长鑫存储还发布了涵盖七大模组形态的全栈式产品组合，向市场充分展现了其提供系统性解决方案的强大实力。这一举措标志着，中国存储企业首次在技术代际上实现与国际主流水平同步，具备了在高端存储市场与国际厂商正面竞争的能力。
目前，长鑫存储在ＡＩ ＰＣ模组等新兴技术标准上，已经实现与国际市场“零时差”同步，稳稳锁定了下一代计算平台的发展红利。未来，长鑫存储面临的核心挑战，是如何将现有的技术同步能力，转化为在存算一体、近存计算等颠覆性架构领域的早期布局优势和行业影响力。长鑫存储需要深化与国内汽车、机器人、消费电子等下游龙头企业的联合研发，携手定义面向物理ＡＩ场景的优化存储标准。
从ＣＥＳ展台上亮眼的物理ＡＩ设备，到全球存储供应链的激烈博弈，再到长鑫存储这一中国芯片企业的快速崛起，看似分散的事件背后，实则串联着一条清晰的产业发展逻辑：应用需求定义技术方向，技术革新重塑产业格局。物理 ＡＩ 的浪潮正在重构存储芯片的价值版图，长鑫存储凭借精准的产品卡位、全栈的解决方案，再加上即将到来的ＩＰＯ资本助力，正站在产业发展的历史性交汇点上。长鑫存储未来的发展轨迹，将成为观察全球存储市场竞争格局变化，以及中国半导体产业演进的重要风向标。
