当黄仁勋在CES 2026上轻描淡写地说出“上下文才是AI的新瓶颈”时，恐怕连他自己也没想到，这句话会像一把火，瞬间点燃整个存储芯片市场。

短短几个月，NAND闪存价格飙涨超过300%，三星更是直接在一季度把报价翻了一倍以上，DRAM也紧随其后涨了近70%。曾经被看作“成本负担”的存储，如今正被重新定义为AI时代不可或缺的基础设施。

这场剧变并非偶然。英伟达最新发布的DGX Vera Rubin SuperPOD系统里，首次出现了一个专门用来存放推理上下文的独立存储机架——它不参与计算，却承担着“工作记忆”的关键角色。

按照测算，如果2027年这类系统部署10万个机架，光是新增的NAND需求就高达120EB，几乎占到全球年需求的十分之一。这已经不是简单的增量，而是AI架构对存储角色的根本性重构。

更令人意外的是，算法层面也在悄然配合。DeepSeek推出的Engram模型，通过一种“确定性预取”机制，让SSD第一次真正具备了作为“慢速内存”的能力。

实验显示，一个千亿参数规模的嵌入表完全可以卸载到主机SSD上，性能损失不到3%。这意味着，NAND不再只是冷数据的仓库，而能成为大模型推理中稳定、低成本的记忆载体。摩根士丹利的分析师感叹，这种“少花钱多办事”的思路，或许比一味堆算力更聪明。

而真正把这股趋势推向大众视野的，是像ClaudeCode这样的AI Agent。它们不再是“问完就忘”的对话工具，而是需要连续数天调试代码、反复读写文件、维持会话状态的“有状态系统”。

这些长期记忆显然不该也不该常驻在昂贵的HBM里。于是，BlueField DPU搭配NAND的方案成了理想选择——既控制成本，又保障体验。存储需求从此不再只看调用次数，而是和“状态持续时间”挂钩，打开了全新的增长想象。

三股力量在2026年初交汇，彻底改写了市场对存储的认知。闪迪的股价五个月暴涨近1000%，从一家卖U盘的老牌公司，一跃成为AI浪潮中最耀眼的明星。

这背后不只是周期反弹，更是典型的“经营杠杆”效应：价格飞涨几乎全部转化为利润，无需新建工厂、不用增加人手，“就像天上掉钱”，一位行业顾问如此形容。

难怪Bernstein将其列为2026年首选标的，并断言NAND短缺至少还会持续六个季度。

可问题在于，供给根本追不上。过去一年，整个行业对扩产都异常谨慎，加上制程切换带来的产能损耗，实际有效供给远远滞后于AI爆发式的需求。

即便三星正全力推进2026年中完成的定制HBM4E设计，并押注2nm工艺，SK海力士和美光却仍依赖台积电代工，在技术路径上各走各路，短期内难有统一解法。

如今回头看，黄仁勋那句“上下文是瓶颈”，早已不只是技术判断，更是一场产业革命的预告。

当AI从瞬时响应走向长期记忆，存储便从幕后走到了台前。在这场由架构、算法与应用共同推动的价值重估中，谁真正理解并掌控了存储，谁才可能握住AI下一阶段的入场券。