AI训练工程更依赖大规模并行计算，而推理尤其是长上下文、多轮对话、Agentic AI工作流，需要持续保存KV Cache、上下文状态和中间结果;内存/存储空间不足时，模型不得不重复计算历史状态，GPU利用率下降、token生成成本上升。因此，HBM、DDR5、LPDDR、企业级SSD乃至HDD/数据湖，正在形成一条从GPU近端到远端存储的“AI记忆链”，决定AI系统的吞吐、延迟、并发能力和单位token经济性。这也是为什么美光、三星、SK海力士、闪迪、西部数据等存储与数据存储股出现联动狂飙：需求不是只集中在HBM，而是沿着AI服务器架构向DRAM、NAND、SSD和HDD全链条外溢。