10月起直至如今，因AI需求始终保持强劲有力的推动作用，一部分内存产品的价位已然累计出现了上涨，幅度大概是2315%。存储芯片的市场此刻正在历经着于历史范畴内最为迅速猛烈的涨价潮。
这样的涨幅，听起来是特别夸张的，然而，其背后存在着AI训练以及推理对于大内存、还有大带宽的真实需求，正是这种需求在拉动着市场。
好多大型工厂，将资源投向了那种朝着人工智能方向应用的、位于高端层级的产品之上，诸如像那HBM这般专门供应给大型模型使用的内存，被给予了优先安排生产的待遇。
首先，产能被挤压了，这是成熟工艺所导致的结果，其次，消费级以及车规级等细分市场，出现了明显供不应求的状况。
空出来的这块市场，对于那些具备能力能够快速实现扩产的厂商而言，是一回实实在在动真格的机会。
国内的存储企业，并非是在一夜之间突然就冒出来的，在过去的几年时间里，它们已然在产能的方面，以及技术的领域，都进行了相应的布局。
有人着手将产线投产计划予以加快，把原定对应的时间表进行缩短，以此去满足市场窗口。
但是你进行扩产，随之而来的是管理问题以及协同问题，这才是众多企业未曾预料到的痛点所在。
你需要进行多地工厂排产的协调工作，要对物料供应链加以管理把握，还必须保证良率处于稳定状态，而上述这些事项均具备相当的复杂性。
信息如果分散在不同系统和表格里，决策就会慢，错误也会多。
一些企业为了对付这些问题，着手开启两件事，一件事是把流程弄成标准的样子，另一件事是配备数字化的工具。
无代码的云表类平台因此变得受关注，因为门槛低，上手快。
凭借这样的平台，订单能够呈现，库存能够呈现，生产进度能够呈现，设备状态能够在同一张画面上呈现。
工厂之间的数据可以实时同步，管理层也能更快看到瓶颈在哪儿。
供货商同样能够接入那个相同的系统，物资到达、处于运输途中等等的信息透明度显著地提升了。
利用自动化来开展数据统计，是可以计算出产能利用率这个关键指标的，还能够算出良率这个关键指标，也能算出成本这个关键指标，进而给决策提供参考依据。
并非是将所有问题交付给软件，而是把数据加以聚合，进而让人能够更高效地去处理问题。
仅具备工具是不行的，现场那种流程得重新去做，对操作人员也需要展开培训，如此才能够确保数据是可信的。
系统相互之间得打通接口，防止出现新的信息孤岛，在这点上技术方面是需要投入的。
况且，安全性同样不可被轻视，一旦产线的信息遭到泄露，会造成巨大损失，一旦供应链的信息被泄露，也会致使极大损害。
能成功将数据以及流程梳理顺畅的企业，大抵能够把库存水准降低下来，使得交付更为稳定，并且能够以更快的速度定位质量波动。
这对那些需要在短时间之内实施放量动作的存储厂商而言是格外重要的，原因在于市场窗口会在瞬间就消失掉。
但需要进行提醒的是，扩大生产规模仅仅是能够抢占市场的前提条件，而长期的竞争状况还要看成本的高低，还要看产品良率的情况，还要看客户服务的水平。
芯片制造属于一个技术以及资本密集的范畴，良率的控制相较于产量而言，更能够决定利润率。
政策是否能跟上，供应链上游的设备能不能适配，材料是否供得上，均会对扩张速度造成影响，的的确确如此。
所以，那最为务实的做法，便是并行去推进，一方面，要投产还要扩产，另一方面，得把管理以及数字化同步给落实到位。
在短期内，凭借价格往上涨的态势能够获取到相应的空间，而在长期来看，依赖精细化的管理以及持续进行技术投入才可以守住所占的份额。
身处外部观察者的位置，我认为于当下这个阶段而言，究竟是谁能够切实地将生产管理、供应链协同以及数据能力做到实处，那么谁便更具备把这一波机遇转化为长期优势的可能性。
