需求层面

训练数据存储需求：DeepSeek 大模型训练需要处理海量的数据，如 DeepSeek-V3 训练使用了大规模的语料库，总参数达 6710 亿7。这些数据的存储、读取和传输都需要大量高性能存储芯片来支持，以保证数据的快速访问和处理，提高训练效率。

模型参数存储需求：DeepSeek 不断迭代升级的模型本身包含大量的参数，像 DeepSeek-V2 总参数达 2360 亿，DeepSeek-V3 总参数达 6710 亿7。这些参数在模型运行过程中需要实时存储和调用，对存储芯片的容量和速度都提出了很高的要求，从而推动存储芯片市场需求的增长。

推理过程数据存储需求：在推理阶段，DeepSeek 应用于智能客服、图像识别、自然语言处理等众多场景时，会产生大量的中间数据和结果数据，需要存储芯片进行临时或长期存储4。

技术发展层面

推动存储芯片技术创新：为了满足 DeepSeek 等大模型对存储芯片的高要求，存储芯片制造商需要不断进行技术创新，如研发更高密度、更快读写速度、更低功耗的存储芯片。这将促使存储芯片行业在材料、工艺、架构等方面进行技术突破，推动整个存储芯片技术的发展。

促进存储芯片与 AI 的融合：DeepSeek 的发展使得存储芯片制造商更加关注 AI 领域的需求，加强与 AI 企业的合作，共同探索存储芯片在 AI 场景下的优化应用。例如，开发专门针对 AI 计算的存储芯片架构，实现存储和计算的融合，提高 AI 计算的效率和性能。

市场层面

带动存储芯片市场规模增长：DeepSeek 在 AI 领域的发展会推动整个行业对 AI 技术的应用和普及，促使更多企业和机构投入到 AI 相关的研发和应用中29。这将带动包括存储芯片在内的整个 AI 产业链的市场规模增长，为存储芯片制造商带来更多的市场机会。

提升市场信心和关注度：DeepSeek 的成功会提升市场对 AI 及相关产业的信心和关注度，吸引更多投资者关注存储芯片领域，为存储芯片企业的发展提供更多的资金支持和市场机会，推动存储芯片行业的发展和创新。