英伟达Vera Rubin重构AI存储层级，NAND有望成为通胀品（附股）

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英伟达Vera Rubin NVL72主要增量技术为NVFP4，将单卡推理/训练性能分别提升到​​50 / 35 PFLOPS​​，约为Blackwell的​​5× / 3.5×，为满足这一级别的计算能力，英伟达在Rubin平台上重构了​​HBM-DRAM-NAND三层存储金字塔​​的容量比例、带宽瓶颈和价值量结构：

【HBM：变成了与 GPU 紧紧绑定的“计算核心”】

- 原理上，大幅拉高了​​HBM4容量/带宽；

- 数量上，​​每颗Rubin GPU配备8栈HBM4，容量288GB，带宽22TB/s，不再只是GPU附近的“高速缓存”，而是整个系统吞吐的​​硬约束​​；

- 单价上，HBM4较3e显著提升，有望明显带动原厂的毛利率提升；

【DRAM：负责存放“中等热度”的数据（KV Cache）】

- 原理上，把​​系统主内存切换到1.5TB级LPDDR5X​​；

- 数量上，Vera CPU采用​​1.5TB LPDDR5X SOCAMM​​，带宽​​1.2TB/s​​，为Grace的3倍，NVL72机架连接36颗Vera CPU，系统内LPDDR5X容量总计​​54TB​​，相比GB200/GB300在机架层面主内存容量提升​​2.5~3.0×；

- 单价上，服务器端高端DRAM价格/盈利显著提升，消费端DRAM在被动挤压中承受成本压力和价格传导，形成“AI优先”的新一轮结构性涨价周期；

【NAND：接管了海量的“长期记忆”（长上下文），成为 AI 能够处理超长对话的核心，并成为与GPU数量线性相关的通胀品】

- 原理上，通过BlueField-4为​​每颗GPU新增16TB NAND​​构建KV cache/上下文存储层；

- 数量上，每个Vera Rubin NVL72机架配备4个BlueField-4 DPU，管理​​150TB上下文内存池，通过机架内网络与所有GPU直连，为​​每颗GPU分配16TB专用上下文空间，与上一代相比每机架新增​​1152TB​​（72 GPU ×16TB），同时显著降低了延迟与网络压力；

- 单价上，预计2026年全年的NAND价格​​两位数百分比持续上涨​​；

看好存储产业链叙事升级逻辑：

- 海外龙头：海力士、三星、美光、闪迪、铠侠等；

- 国内标的：香农芯创、德明利、兆易创新、普冉股份、同有科技等；

风险提示：供需节奏不及预期等