：本文作者盘羊909@盘羊909。Deepseek的横空出现，正在悄然重塑我们的投资方式和生活方式。本文作者尝试利用Deepseek进行关于SRAM（静态随机存取存储器）的逻辑DNA收集，在后期将这些标的放入股池，以便观察其是不是满足逻辑三性，为最终的交易行为提供依据。
“不论是投机还是投资，都是基于价值产生的不同操作指向。而且从来就没纯粹的投机，也没有纯粹的投资，往往都是你中有我，我中有你，各占比例。也就是说，投资和投机都基于一个最基本的逻辑去实现的，而且是一个有生命有遗传能复制的DNA。于是我把它叫做投资，或者投机DNA。当然，大家也可以发明一个新名词，比如叫生命逻辑！
在我所有的投资生涯的大部分时间里，都是在寻找、挖掘、收集和培育DNA。也许我要花两三年的时间才发现收集到十几条DNA而已，然后放在自己的培养容器当中，最后选出能够容纳足够资金的那么一两条DNA去实现对应收益。”
上篇个人心得里说到要主动的去收集逻辑DNA，尤其是具备超强生命力的逻辑DNA。当下最强的逻辑DNA之一是AI 里的deepseek，讲得人太多，我就不去凑这个热闹了。但是我们大家可以借用deepseek很好地来让我们收集逻辑DNA。以下为使用deepseek收集关于SRAM逻辑DNA的一个案例，供参考。
SRAM的读写速度远高于DRAM（纳秒级 vs 数十纳秒），且无需刷新电路，延迟极低。缺点是成本高。
短期（3-5年）：SRAM在边缘AI、专用芯片和存算一体领域份额稳步增长，但整体市场仍以DRAM为主导。
全球SRAM产业链的核心上市企业集中在美国、德国、日本和中国台湾，涵盖IDM、Fabless和代工环节。随着边缘AI和汽车智能化加速，英飞凌、微芯科技、北京君正等企业有望直接受益，而台积电、ASML则通过技术代差维持产业链主导地位。
确定好投资标的后，我们要做的就是等待市场到达一个合适的时机，结合逻辑DNA的三性，开始我们资本预算。毕竟股民60说的好，领先两步成先烈，领先一步才赚钱。如何制定资本预算依赖于我们的投资框架。怎么样确定投资交易框架，我们后续结合《交易思维·交易法则》再展开来讲。
在AI产业升级中，SRAM（静态随机存取存储器）因其独特的性能优势，在特定场景下可能占据更重要的地位，但其市场占有率的增长将受技术需求、成本、新兴存储技术等多重因素影响。以下是具体分析：
优势：SRAM的读写速度远高于DRAM（纳秒级 vs 数十纳秒），且无需刷新电路，延迟极低。
边缘AI设备：如无人驾驶、无人机、物联网终端等，需要实时处理数据，SRAM的低延迟特性至关重要。
AI芯片（如TPU/GPU）的片上缓存：用于存储高频访问的权重和中间计算结果，提升计算效率（例如，Google TPU中大量使用SRAM作为缓存）。
SRAM在待机时功耗极低，适合电池供电的AI终端设备（如手机、AR/VR头显）。
容量限制：SRAM单元面积大（6晶体管结构），存储密度低，难以满足大模型（如千亿参数LLM）的海量数据存储需求。
高昂成本：相同容量下，SRAM成本是DRAM的5-10倍，制约其在大规模数据中心的应用。
随着工艺节点微缩至5nm以下，SRAM的晶体管漏电问题加剧，导致功耗和稳定能力挑战，可能削弱其能效优势。
AI训练：需要高带宽存储器（如HBM，基于DRAM技术）支持大规模并行计算。
SRAM因结构相对比较简单、易与逻辑电路集成，成为存算一体架构的理想选择。例如：
数字存算：IBM、三星等公司探索SRAM用于近内存计算，提升AI芯片效率。
自动驾驶：需实时处理传感器数据，SRAM用于片上缓存（如特斯拉FSD芯片）。
若存算一体技术商业化成功，SRAM有几率会成为核心组件，替代部分传统DRAM需求。
通过3D堆叠（如Chiplet）将SRAM与逻辑芯片集成，缓解容量限制。例如：
DRAM通过HBM（高带宽内存）、GDDR6X等技术提升带宽，仍是数据中心AI训练的主力。
MRAM（磁性存储器）：兼具高速、非易失性，可能替代SRAM用于低功耗AI芯片（如意法半导体已推出MRAM产品）。
短期（3-5年）：SRAM在边缘AI、专用芯片和存算一体领域份额稳步增长，但整体市场仍以DRAM为主导。
长期：若存算一体技术成熟，SRAM可能在AI芯片中占比明显提升，但需克服成本和工艺瓶颈。
场景分化：SRAM与DRAM形成互补，SRAM聚焦低延迟、高能效场景，DRAM/HBM主攻大容量需求。
技术融合：SRAM与新兴存储器（如MRAM）结合，形成混合存储架构，优化AI系统性能。
综上，SRAM将在AI产业的特定赛道（边缘计算、存算一体）中占据更大份额，但受限于成本与密度，难以全面替代DRAM。其市场地位的提升依赖于技术突破与应用场景的精准匹配。
在AI、边缘计算和新兴技术驱动下，SRAM（静态随机存取存储器）的高速度、低延迟和低功耗特性将在以下场景中催生爆发性需求：
需实时处理激光雷达、摄像头等传感器数据（延迟10ms），SRAM用于车载AI芯片（如特斯拉FSD、英伟达Orin）的片上缓存，加速决策响应。
每辆车可能集成数十MB至数百MB SRAM，全球年需求达数万TB（若2030年L4级无人驾驶渗透率超20%）。
协作机器人需毫秒级实时路径规划，SRAM用于本地AI推理加速，替代云端依赖。
SRAM单元直接执行矩阵乘加运算（如MIT的“Analog SRAM”芯片），将能效提升10-100倍，适用于AI推理（如语音识别、图像分类）。
单芯片可集成数MB SRAM存算单元，替代传统“计算+DRAM”分离架构。
IBM的“Digital AI Core”利用SRAM近内存计算，减少数据搬运能耗，适用于大语言模型（LLM）的稀疏计算优化。
若存算一体芯片2030年占AI芯片市场30%，SRAM需求可能增长5-10倍。
英特尔、台积电的3D Fabric技术允许SRAM与逻辑芯片垂直互联，突破传统平面密度限制。
将SRAM与HBM（高带宽DRAM）集成，优化AI训练芯片的缓存效率（如英伟达下一代GPU设计）。
3D封装技术成熟后，单芯片SRAM容量可能从MB级跃升至GB级，推动晶圆级SRAM产能扩张。
苹果Vision Pro等设备需实时渲染3D环境，SRAM用于眼动追踪、手势识别算法的本地回写，降低云交互延迟。
植入式血糖仪、心脏起搏器等依赖SRAM存储实时生理数据，兼顾低功耗与可靠性（漏电流1pA）。
太空辐射环境中，SRAM抗单粒子翻转（SEU）能力优于DRAM，用于星载AI处理（如SpaceX星链卫星）。
全球AIoT设备数量预计2030年超500亿台，若每台平均集成1MB SRAM，总需求将达500万TB。
初创公司（如Groq、Cerebras）设计SRAM-centric架构，最大化计算单元与存储的带宽匹配。
亚马逊、Meta利用SRAM构建近内存数据库，加速实时推荐（如向量相似度搜索）。
AI芯片SRAM容量年增长率超40%（2023-2030），成为半导体代工厂（如台积电）的重要收入来源。
MRAM/ReRAM虽具非易失性，但读写速度（10-100ns）仍落后于SRAM（1ns），难以取代高频场景。
eDRAM（嵌入式DRAM）密度高，但刷新功耗和延迟制约其在无人驾驶等实时系统的应用。
在28nm以上成熟制程中，SRAM仍是性价比最高的高速存储方案，尤其适合无需先进工艺的工业、汽车芯片。
成本优化：通过3D封装和成熟制程摊薄SRAM单位成本至DRAM的3倍以内。
技术融合：SRAM与新兴存储器（如MRAM）形成混合存储层级，兼顾速度与非易失性。
若上述条件达成，SRAM全球市场规模有望从2023年的6B增长至2030年的6B增长至2030年的40B，成为AI革命中的隐形赢家。
以下是全球SRAM（静态随机存取存储器）产业链上的核心上市企业，涵盖从设计、制造到应用的全链条关键参与者：
业务：通过收购赛普拉斯（Cypress）获得SRAM技术，提供高速、低功耗SRAM，用于汽车电子和工业控制。
产品：Quad-SPI SRAM、异步SRAM，面向ADAS（高级驾驶辅助系统）和物联网设备。
业务：全球最大的独立SRAM供应商之一，覆盖从传统异步SRAM到高速同步SRAM。
产品：1Mb~72Mb容量SRAM，应用于航空航天、医疗设施和通信基站。
业务：专注于汽车和工业SRAM，整合低功耗技术，支持车载AI芯片的实时数据处理。
产品：LPDDR2/3兼容型SRAM，用于无人驾驶ECU（电子控制单元）。
业务：全球领先的利基型存储器供应商，SRAM产品线覆盖消费电子到车规级应用。
产品：低电压SRAM（1.8V）、伪静态RAM（PSRAM），用于智能家居和穿戴设备。
业务：专注于利基型存储芯片设计，SRAM产品以高性价比占据中小容量市场。
业务：为Fabless公司代工先进制程SRAM（如7nm/5nm），支撑AI芯片的片上缓存需求。
国家/市场：荷兰 / 阿姆斯特丹证券交易所（ASML）、纳斯达克（ASML）
业务：GPU和AI芯片中集成SRAM作为高速缓存（如Hopper架构的L2缓存）。
头部企业：英飞凌（25%）、微芯科技（20%）、华邦电子（15%）占据全球SRAM市场60%以上份额。
增长领域：汽车电子（占比40%）、AI芯片（30%）、工业控制（20%）。
技术升级：3D封装和存算一体技术推动SRAM需求（如台积电CoWoS封装）。
替代威胁：MRAM在车规级市场的渗透（如意法半导体的40nm MRAM量产）。
全球SRAM产业链的核心上市企业集中在美国、德国、日本和中国台湾，涵盖IDM、Fabless和代工环节。随着边缘AI和汽车智能化加速，英飞凌、微芯科技、北京君正等企业有望直接受益，而台积电、ASML则通过技术代差维持产业链主导地位。
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