根据全球/行业主流数据（2026年）训练、推理算力token消耗量占比：
- 训练：20%–35%
- 推理：65%–80%
推理算力需求目前已成绝对主流，相应的符合推理要求的芯片需求将来会持续增长，也是未来芯片类型的最主流演进方向。
英伟达即将在GTC大会发布的主要用于推理的LPU芯片应运而生，LPU和ASIC芯片类似，预计存储采用3D堆叠工艺的3D-SRAM降低延时，显著提升推理速度，LPU高速度、低时延、低功耗的特点，完美适配推理需求，有望成为NV抢占推理市场的重要手段。
3D SRAM 核心✅ 优点
- 带宽/延迟大幅提升：垂直堆叠缩短互联，延迟从100ns级降至2ns级，缓解“内存墙”
- 面积效率倍增：同面积容量达2D SRAM数倍，适合SoC/AI芯片
- 能效显著优化：短互联降低电容，功耗降30%+
- 异构集成灵活：逻辑（7nm）+SRAM（28nm）混合堆叠，兼顾性能与成本
3D SRAM的主要增量是使用了3D堆叠工艺，
Cu-Cu Hybrid Bonding（铜铜混合键合）即是将芯片面对面“焊死+粘死”，直接用铜点对点导电，不用微凸点。
Cu-Cu混合键合是3D SRAM的“血管”，直接带动键合机、CMP、薄膜沉积、检测设备及铜/介质/CMP耗材，是先进存储与AI芯片的核心增量赛道。
3D堆叠健合要求芯片表面极致平整，将极大带动CMP抛光材料的需求，重点推荐S鼎龙股份(sz300054)S S三超新材(sz300554)S
S北方华创(sz002371)S
S华海清科(sh688120)S
S华胜天成(sh600410)S
S润泽科技(sz300442)S
S航天发展(sz000547)S
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