智通財經APP獲悉，東方證券發布研報稱，CXL內存池化方案能顯著優化存儲系統效率，未來AI算力設施中的內存硬件構成有望重塑。該行認為，目前CXL內存池化相關軟硬件已逐步完善，頭部大廠正加速推進佈局。各大廠商持續推動以內存池化方案優化AI推理效能，CXL內存池化方案有望隨着AI推理需求提升持續打開空間，產業鏈有望深度受益。CXL方案優化AI存儲架構，頭部廠商有望加速應用。

東方證券主要觀點如下：

CXL方案可優化存儲系統效率，未來AI存儲架構有望重塑

部分投資者仍然低估了AI推理對內存容量擴展及存儲架構優化的需求。該行認為，CXL內存池化方案能顯著優化存儲系統效率，未來AI算力設施中的內存硬件構成有望重塑。CXL(Compute Express Link)內存池化方案支持跨CPU、GPU及其他計算加速器的內存資源進行統一尋址、統一調度與透明訪問，實現內存資源的整合與統一調度，從而支撐更大規模、更高併發的大模型訓練與推理任務。從容量需求來看，AI推理過程中上下文緩存、模型權重等數據存儲需求不斷提升，而當前服務器內存提升受到插槽數量與單根內存條的容量制約。此外，當前存儲架構存在調度低效等問題，模型參數和激活值需要頻繁從HBM遷移到DRAM再到SSD，由於帶寬差異顯著且缺乏統一內存語義的底層直連協議，容易導致延遲放大、鏈路帶寬浪費以及吞吐率下降;不同任務對計算資源與內存資源的側重差異大，現有靜態分配資源的方案也可能會導致算力浪費或內存瓶頸問題。針對現有存儲架構的問題，CXL內存池化方案有望為AI算力設施拓展內存空間並提供更靈活的資源分配方案，從而提升Al模型訓練和推理能力;同時CXL技術通過優化內存配置，有望顯著降低數據中心繫統總擁有成本(TCO)。

CXL方案相關軟硬件逐步完善，頭部廠商推進應用

部分投資者認為內存池化方案成熟度有限。該行認為，目前CXL內存池化相關軟硬件已逐步完善，頭部大廠正加速推進佈局。在互聯協議方面，CXL 4.0規範在25年11月發布，數據速率達到了128 GT/s，較CXL 3.0翻倍。英偉達未來有望持續推動CXL技術生態佈局，於2025年9月收購Enfabrica的核心團隊和技術授權佈局相關方案;根據英偉達官網信息，英偉達Vera CPU支持CXL協議。國內服務器廠商已推出CXL內存池化相關方案，2025年阿里雲於雲棲大會上宣佈推出全球首款基於CXL 2.0 Switch技術的PolarDB數據庫專用服務器;浪潮信息於2025年12月推出元腦服務器CXL內存擴展方案，基於元腦服務器NF5280G7，在24條本地DRAM內存的基本配置下內置CXL內存擴展卡。隨着相關軟硬件逐步完善及頭部廠商推進應用，CXL技術滲透率有望快速提升。根據Techinsight的預測，CXL在服務器DRAM中的總份額將從2024年的近乎為零，快速增長至2030年的約15%。支持CXL功能有望逐步成為服務器標配，產業生態有望加速成熟。

CXL方案持續創新，進一步適配AI推理需求

各大廠商正在持續推進內存池化方案創新，以適配AI推理需求。2026年3月，浪潮元腦服務器操作系統KOS基於CXL內存池化技術，推出「存傳一體」的KVCache管理系統MantaKV，將P節點產生的海量KVCache集中存儲在CXL池化共享內存中，既直接供D節點解碼使用(無需再次傳輸)，又自然成為全局可用的持久緩存(無需卸載至P節點本地SSD)，將兩次獨立搬運合併為單次寫入，以解決傳輸冗餘問題，提升模型推理效率。2026年3月，北京大學聯合阿里雲等首次提出使用CXL內存池來存儲Engram，將基於CXL的Engram內存池集成到SGLang框架中，實現了接近本地DRAM的端到端性能，為集成Engram的大型語言模型提供了一種可擴展且具有成本效益的存儲解決方案。該行認為，各大廠商持續推動以內存池化方案優化AI推理效能，CXL內存池化方案有望隨着AI推理需求提升持續打開空間，產業鏈有望深度受益。

風險提示

AI落地不及預期，技術迭代速度不及預期，國產化進展不及預期。