电子行业：产业链重视CXL技术 英伟达有望推进

　　事件：根据韩国媒体报道，英伟达Vera CPU 有望支持CXL 协议。　　CXL 内存池方案可优化存储系统效率，未来AI 存储架构有望重塑。部分投资者忽略了内存池方案在AI 算力硬件架构中的应用前景。我们认为，CXL 内存池方案能显著优化存储系统效率，未来AI 算力设施中的内存硬件构成有望重塑。CXL 内存池化方案对跨CPU、GPU 及其他计算加速器的内存资源进行统一寻址、统一调度与透明访问，实现内存资源的整合与统一调度，从而支撑更大规模、更高并发的大模型训练与推理任务。从容量需求来看，AI 推理过程中上下文缓存、模型权重等数据存储需求不断提升，而当前服务器内存提升受到插槽数量与单根内存条的容量制约。此外，当前存储架构存在调度低效等问题，模型参数和激活值需要频繁从 HBM 迁移到CPU DRAM 再到 SSD，由于带宽差异显著且缺乏统一内存语义的底层直连协议，容易导致延迟放大、链路带宽浪费以及吞吐率下降；不同任务对计算资源与内存资源的侧重差异大，现有静态分配资源的方案也可能会导致算力浪费或内存瓶颈问题。　　针对现有存储架构的问题，CXL 内存池方案有望为AI 算力设施拓展内存空间并提供更灵活的资源分配方案，从而提升Al 模型训练和推理能力。　　CXL 内存池方案相关软硬件逐步完善，头部厂商推进应用。部分投资者认为内存池方案成熟度有限。我们认为，目前CXL 内存池相关软硬件已逐步完善，头部大厂正加速推进布局。在互联协议方面，CXL 4.0 规范在25 年11 月发布，数据速率达到了128 GT/s，较CXL 3.0 翻倍。在存储芯片厂商方面，SK 海力士已完成基于CXL 2.0的DDR5 客户验证。英伟达于2025 年9 月收购Enfabrica 的核心团队和技术授权；该公司的技术核心是加速计算结构（ACF）与弹性内存架构，其ACF-S 超级网卡芯片整合PCIe/CXL 交换与以太网RDMA 功能，支持10 万级GPU 互联；ACF-S 芯片的CXL 内存池解决方案，通过共享DDR5 内存缓解GPU 高带宽内存（HBM）瓶颈。国内服务器厂商也已经推出内存池化相关方案，2025 年阿里云于云栖大会上宣布推出全球首款基于CXL 2.0 Switch 技术的PolarDB 数据库专用服务器；浪潮信息于2025 年12 月推出元脑服务器CXL 内存扩展方案，基于元脑服务器NF5280G7，在24 条本地DRAM 内存的基本配置下内置CXL 内存扩展卡。　　CXL 内存池方案持续创新，进一步适配AI 推理需求。各大厂商正在持续推进内存池方案创新，以适配AI 推理需求。2026 年3 月，浪潮元脑服务器操作系统KOS 基于CXL 内存池化技术，推出“存传一体”的KVCache 管理系统MantaKV，将P 节点产生的海量KVCache 集中存储在CXL 池化共享内存中，既直接供D 节点解码使用（无需再次传输），又自然成为全局可用的持久缓存（无需卸载至P 节点本地SSD），将两次独立搬运合并为单次写入，以解决传输冗余问题，提升模型推理效率。2026 年3 月，北京大学联合阿里云等首次提出使用 CXL 内存池来存储Engram，将基于 CXL 的 Engram 内存池集成到 SGLang 框架中，实现了接近本地DRAM 的端到端性能，为集成 Engram 的大型语言模型提供了一种可扩展且具有成本效益的存储解决方案。我们认为，各大厂商持续推动以内存池方案优化AI 推理效能，内存池方案有望随着AI 推理需求提升持续打开空间，产业链有望深度受益。　　产业链重视CXL 技术，英伟达有望推进。相关标的：澜起科技、聚辰股份、江波龙、佰维存储等。　　风险提示　　AI 落地不及预期，技术迭代速度不及预期，国产化进展不及预期 【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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