存儲芯片下半年價格走勢及未來技術方向

過去三個季度，存儲行業的表現不負眾望。從去年Q3起，存儲芯片價格下跌幅度收窄，Q4部分存儲產品合約價上升，2024年Q1存儲產品全面復蘇，截至2024年Q2，存儲行業仍在上行周期，整條產業鏈生機勃勃。

存儲芯片的周期性非常強，技術創新和產品迭代、產能擴張和收縮、下游應用需求變化，都會導致芯片價格波動。存儲原廠為了抓住市場機會，需針對性地進行布局。在多重因素的影響下，存儲芯片的價格將如何演變，存儲技術的未來又指向何方？

2024年下半年存儲芯片的價格走向

由于存儲芯片價格連連下跌，2023年幾大存儲原廠出現集體虧損，虧損預估達破紀錄的50億美元。Gartner報告顯示，2023年全球存儲器市場規模下降37%，成為半導體市場中下降最大的細分領域。

在存儲市場供過于求，上游出現庫存積壓時，存儲原廠可通過降價、減產等手段來調控存庫存水位。減產和降價是一套組合拳，每當銷售價格接近生產成本時，原廠會加大減產力度，直至帶動存儲芯片價格上漲。

2022年Q4起，鎧俠、美光科技、SK海力士、西部數據等存儲大廠陸續啟動減產、調整供給的舉措。緊接著，2023年上半年三星也加入了減產的行列，到去年9月，其NAND Flash的產量削減至總產能的50%，這主要集中在128層堆疊以下產品。

在存儲原廠共同的努力下，NAND Flash(閃存)和DRAM(內存)的合約價分別于去年Q3和Q4止跌。到今年Q1全線存儲產品已經復蘇，DRAM合約價格上漲20%，NAND漲幅達23%-28%。市調機構TrendForce先前預計，DRAM在今年Q2會小幅上漲3%-8%，NAND上漲13%-18%，但在5月上旬又修正了Q2的數據，DRAM預計上漲13%-18%，NAND預計上漲15%-20%。

該機構還指出，今年4月3日的“花蓮地震”是一個轉折點。震前，DRAM和NAND上漲動力稍顯不足，其現貨價格和交易量均已持續走低。但震后，PC廠商開始接受DRAM、NAND合約價的大漲價，一直到今年4月底，新一輪合約價談判陸續完成，其價格漲幅超過預期。

2024年下半年，存儲芯片的價格走向將如何？因為閃存原廠在前年和去年急速減產，慧榮科技CAS業務群資深副總段喜亭在去年10月下旬接受《國際電子商情》采訪時預測稱，閃存價格在2024年下半年可能會拉得很高。但未曾想該趨勢在今年上半年就開始浮現，他在今年3月下旬針對這一預測補充表示，閃存的漲勢在今年下半年會稍微平緩，然后整體漲勢可能持續到明年Q1-Q2。而影響內存的變數比較多，預計今年下半年漲勢可能放緩，主要看AI移到終端的速度是否夠快。

根據他的觀點，高性能SSD可以減少內存的用量，但這不會在今年下半年馬上發生，所以內存的需求量依舊比較大，內存的漲價趨勢完全看AI在手機、PC上是否有取得巨大成功。

存儲需求“回春”拉動新周期

除了供應端調整庫存的措施之外，需求端的“回春”也在拉動新周期到來。猶記得，新冠疫情初期的在線學習/辦公需求，推動了移動上網設備的銷售量，到如今這些設備已經陸續進入換機周期。

2023年Q4，全球個人電腦和智能手機銷量結束了持續下跌的趨勢。Canalys數據顯示：2023年Q4，個人電腦出貨量同比增長3%，智能手機出貨量同比增長8%；2024年Q1，臺式機和筆記本電腦的總出貨量增長3.2%，智能手機出貨量同比增長11%。智能手機、個人電腦銷量的增加，一定程度上推動了對存儲的需求。

HBM(高帶寬存儲器)的走紅也是一個積極因素。由于HBM支持GPU與CPU之間的高速數據傳輸，其應用場景集中在高性能服務器的GPU顯存，小部分應用于CPU內存芯片。去年上半年，HBM則乘著GPU的東風狂漲500%。但因HBM技術門檻高，出貨量到現在也不算大。從HBM競爭格局來看，SK海力士和三星的優勢明顯——SK海力士約占50%份額，三星約占40%的份額，美光占比不足10%。

AI技術在數據中心領域落地一年多后，開始下沉到邊緣和終端設備中。高通在去年10月發布了第三代驍龍8平臺，支持終端側運行100億參數的模型，聯發科去年11月發布了天璣9300，支持10億至330億參數的AI大模型。這兩款芯片面向70億參數大語言模型的端側推理，均可以做到每秒20 token(自然語言模型處理文本的最小單位)，可實現AI即時同傳翻譯、AI整理筆記、AI智能通話、圖像AIGC消除、閃速摳圖等功能。

如今，有多家智能手機廠商發布了AI手機，包括vivo X100系列、OPPO Find X7系列、榮耀Magic 6系列、三星Galaxy S24系列、小米14 Ultra系列、魅族21 PRO系列、一加Ace 3V系列、真我12 Pro系列、華為Pura70系列等。這些AI手機對存儲提出了更高的要求，以滿足高數據傳輸速率和低時延需求。

中國閃存市場總經理邰煒指出，2024年的手機平均容量將超過200GB，內存也朝更高性能的LPDDR5x演進，今年手機DRAM的平均容量在7GB以上。觀察市場現有AI手機的存儲容量，vivo X90系列的內存為8GB、12GB，閃存最高為512GB，X100系列的內存提升至12GB、16GB，閃存最高為1TB；OPPO Find X7系列和OPPO Find X6系列的內存均為12GB、16GB兩種規格，但前者的閃存最高達1TB，后者閃存最高為512GB；三星Galaxy S23系列內存為8GB，三星Galaxy S24系列內存有8GB、12GB兩個規格。從整體來看，無論是內存還是閃存，AI手機的存儲容量都在加大。

AI也是個人PC市場的新引擎，AI PC嵌入了AI芯片且支持本地化AI模型，需要更快的數據傳輸速度、更大的存儲容量和帶寬，32G LPDDR5x和1TB PCIe 4.0 SSD將迎來較好的應用。

目前，英特爾、微軟、華為、聯想、戴爾、華碩等廠商已發布AI PC產品。但AI行業的分析師認為，市面上個別廠商的AI PC產品有噱頭屬性，因為PC的AI功能還處于初級階段，“需要出現一款爆火的顛覆性應用，才會大幅推動AI PC的銷量。”

以上與AI相關的應用場景，均能推動更多的存儲需求，它們是存儲廠商關注的重點。比如，考慮到芯片內大語言模型的需求，三星正在研發一款采用UFS 4.0技術的新產品，其通道數量將從2路提升至4路，順序讀取速度將達8GB/s，新品預計在2025年實現量產。另外，JEDEC(固態技術協會)將在今年Q3最終確定LPDDR6內存規格，將提升低功耗設備性能，三星和SK海力士有望率先量產LPDDR6產品。

存儲技術未來的發展方向

據中國閃存市場的預測，存儲行業受益于行業回暖，先進技術和新興市場應用等因素的推動，預計2024年存儲市場規模至少將提升42%。在存儲總產量上，NAND Flash將超過8,000億GB當量，較去年增長20%；DRAM將達到2,370億GB當量，預計增長15%。

隨著去年Q3存儲行業迎來拐點，存儲原廠的利潤率也在逐漸得到改善，SK海力士在去年Q4就已經恢復盈利。從上市企業2024年Q1季報中，可以看到許多存儲企業的業績大增，企業利潤率也得到了相應提升。與此同時，存儲原廠也在發力高利潤產品線，積極推進新技術的發展。本文聚焦DRAM和NAND Flash這兩類產品。

·NAND升級方向：擴展容量和降低成本

NAND Flash主要朝著擴展容量和降低成本兩個方向發展。而市場對閃存容量的追求，可細分為縱向擴容、邏輯擴容、橫向擴容。

縱向擴容體現在存儲原廠發力更高堆疊的產品，大家正朝著300層NAND推進。代表廠商包括三星、美光、西部數據、鎧俠、長江存儲、SK海力士等。

從SLC、MLC、TLC、QLC到PLC的演進是邏輯擴容，每個單元存儲的數據越來越大，以便SSD可保存更多的數據。生成式AI推動服務器存儲需求激增，2024年QLC閃存的商用進度加快，比如三星128TB原型SSD基于QLC打造。

橫向擴容在每一層增加了更多的存儲容量。這增加了每一層的孔隙的密度，以達到更大單位比特的容量，是探討未來新技術、新制程時候要關注的方向。

閃存堆疊層數的增加也推動混合鍵合(Hybrid Bonding)技術成為主流架構，混合鍵合主要有兩種使用方式：第一種是晶圓到晶圓，用于CIS和NAND；另一種是裸片到晶圓混合鍵合，對于HBM很有意義。具體操作是優化周邊的邏輯電路和存儲單元之間的分布關系，比如從CNA和CUA到CBA(外圍電路直接鍵合到存儲陣列)，未來可能還有多層鍵合的場景。

·第六代1c制程DRAM即將量產

DRAM進入到10nm制程時代以來，已從1x、1y、1z、1α演進到1β(第五代)。三星、SK海力士、美光在去年完成了1β的研發，現在正陸續量產1β DRAM產品。此外，被寄予厚望的三星第六代1c 制程的DRAM也將于1至2年內量產。

2023年AI服務器迅猛增長也帶動HBM、DDR5需求增加。各大原廠為了滿足市場需求，正加快先進DRAM產品推出速度。隨著支持DDR5第二子代內存產品的主流服務器CPU上市，今年下半年5,600 MT/S速率將進入主流市場。

AI服務器也推動了128GB/256GB內存模組的需求，這些高容量模組又受限于封測廠的TSV產能。所幸的是，存儲原廠將在今年內推出32Gb單Die，使得128GB內存模組無需采用TSV工藝，將推動128GB產品進入服務器主流市場。此外，今年上半年CXL進入了實用階段、HBM3e開始量產，這也將推動服務器內存大升級。

小結：

除了AI相關的應用之外，汽車也是推動存儲需求的主力應用。伴隨L3及以上級別自動汽車商用，對車規存儲的性能和容量要求也更大，單車存儲容量很快將進入TB時代。

AI市場也會下沉到汽車中，對車規存儲也提出更嚴格的要求。智能手機、個人電腦、服務器、電動汽車……只要是AI能夠觸達的應用場景，都將能看到更多新形態的存儲產品。