广发证券发布研报称，AI的Memory时刻，AI记忆成为支撑上下文连续性、个性化与历史信息复用的底层能力，持续扩展模型能力边界，有望促进AI Agent等应用加速落地。AI记忆的价值正从“费用项”转变为“资产项”，相关上游基础设施价值量、重要性将不断提升。建议关注产业链核心受益标的。

广发证券主要观点如下：

英伟达推出AI推理上下文存储平台ICMS

随用户多轮会话与Agent持续运行带来的KVCache不断累积，系统对可长期留存并按需回填的分层KVCache形成刚性需求，推动上下文从HBM外溢至DRAM、SSD等分层介质承接。为此，NVIDIA推出上下文记忆存储架构ICMS，面向Agent与多轮推理场景提供“长期上下文记忆层”，一方面承载更大规模KVCache，另一方面以低延迟将历史KVCache回填到多GPU节点的多回合推理会话;其KV访问模式呈现低TTFT约束下的高并发、高吞吐随机读取。

ICMS平台对SSD使用效果好

经济性与扩展性方面，SSD单位成本显著低于GPU内存，且可按TB、PB容量扩展，是长期上下文的天然承载介质。可行性方面，根据《Context Memory Storage Systems, Disruption ofAgentic AITokenomics, and Memory Pooling Flash vs DRAM》，ICMS引入PB级存储层后，其访问延迟仅较池化DRAM略高。实证方面，WEKA对其增强型内存网格(AMG)进行性能评估，AMG是一种与NVIDIA的ICMS兼容的上下文存储解决方案。测试在decode阶段模拟用户池持续扩张：(1)当初期用户池较小，KVCache基本驻留在GPUHBM，三种方案(HBM+WEKAAMG、HBM+DRAM、HBM+DRAM+POSIX文件系统)的token吞吐均能维持在高位。(2)随着用户数持续增长，KVCache会外溢到更低层级的内存/存储，token吞吐开始下滑;但WEKAAMG凭借更高容量、以及更强的网络与并发随机访问能力，能够更快完成上下文预取与回填，降低冷启动与阻塞，从而在大用户池阶段保持更高且更稳定的token吞吐，相较HBM+DRAM与HBM+DRAM+POSIX方案，其吞吐提升最高可达4倍，验证ICMS可有效承接长期上下文并维持吞吐稳定性。

ICMS平台打开存储市场空间

参考vastdata，该行对上下文存储空间大小进行测算。(1)单个token所需存储空间：假设有10万个同时在线用户或Agent使用Llama 3.1405B，则单个token的存储空间为504KB/token;(2)用户上下文窗口所需存储空间：若每个上下文窗口为64000 tokens，则对应存储约为30GB。(3)留存倍数：为获得更好的用户体验，假设留存倍数为15×。在上述假设下，10万用户的总存储需求约为45PB，即若要在具备强对话历史能力的大上下文模型上稳定支持10万用户/Agent，所需上下文存储规模可达PB级。

风险提示

AI产业发展以及需求不及预期;AI服务器出货量不及预期，国产厂商技术和产品进展不及预期。