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2024年下半年存储芯片价格走势及未来技术方向

截至2024年Q2,存储行业仍在上行周期,整条产业链生机勃勃。在多重因素的影响下,存储芯片下半年的价格将如何演变,存储技术的未来又指向何方?

过去三个季度,存储行业的表现不负众望。从去年Q3起,存储芯片价格下跌幅度收窄,Q4部分存储产品合约价上升,2024年Q1存储产品全面复苏,截至2024年Q2,存储行业仍在上行周期,整条产业链生机勃勃。

存储芯片的周期性非常强,技术创新和产品迭代、产能扩张和收缩、下游应用需求变化,都会导致芯片价格波动。存储原厂为了抓住市场机会,需针对性地进行布局。在多重因素的影响下,存储芯片的价格将如何演变,存储技术的未来又指向何方?

由于存储芯片价格连连下跌,2023年几大存储原厂出现集体亏损,亏损预估达破纪录的50亿美元。Gartner报告显示,2023年全球存储器市场规模下降37%,成为半导体市场中下降最大的细分领域。

在存储市场供过于求,上游出现库存积压时,存储原厂可通过降价、减产等手段来调控存库存水位。减产和降价是一套组合拳,每当销售价格接近生产成本时,原厂会加大减产力度,直至带动存储芯片价格上涨。

2022年Q4起,铠侠、美光科技、SK海力士、西部数据等存储大厂陆续启动减产、调整供给的举措。紧接着,2023年上半年三星也加入了减产的行列,到去年9月,其NAND Flash的产量削减至总产能的50%,这主要集中在128层堆叠以下产品。

在存储原厂共同的努力下,NAND Flash(闪存)和DRAM(内存)的合约价分别于去年Q3和Q4止跌。到今年Q1全线存储产品已经复苏,DRAM合约价格上涨20%,NAND涨幅达23%-28%。市调机构TrendForce先前预计,DRAM在今年Q2会小幅上涨3%-8%,NAND上涨13%-18%,但在5月上旬又修正了Q2的数据,DRAM预计上涨13%-18%,NAND预计上涨15%-20%。

该机构还指出,今年4月3日的“花莲地震”是一个转折点。震前,DRAM和NAND上涨动力稍显不足,其现货价格和交易量均已持续走低。但震后,PC厂商开始接受DRAM、NAND合约价的大涨价,一直到今年4月底,新一轮合约价谈判陆续完成,其价格涨幅超过预期。

2024年下半年,存储芯片的价格走向将如何?因为闪存原厂在前年和去年急速减产,慧荣科技CAS业务群资深副总段喜亭在去年10月下旬接受《国际电子商情》采访时预测称,闪存价格在2024年下半年可能会拉得很高。但未曾想该趋势在今年上半年就开始浮现,他在今年3月下旬针对这一预测补充表示,闪存的涨势在今年下半年会稍微平缓,然后整体涨势可能持续到明年Q1-Q2。而影响内存的变数比较多,预计今年下半年涨势可能放缓,主要看AI移到终端的速度是否够快。

根据他的观点,高性能SSD可以减少内存的用量,但这不会在今年下半年马上发生,所以内存的需求量依旧比较大,内存的涨价趋势完全看AI在手机、PC上是否有取得巨大成功。

除了供应端调整库存的措施之外,需求端的“回春”也在拉动新周期到来。犹记得,新冠疫情初期的在线学习/办公需求,推动了移动上网设备的销售量,到如今这些设备已经陆续进入换机周期。

2023年Q4,全球个人电脑和智能手机销量结束了持续下跌的趋势。Canalys数据显示:2023年Q4,个人电脑出货量同比增长3%,智能手机出货量同比增长8%;2024年Q1,台式机和笔记本电脑的总出货量增长3.2%,智能手机出货量同比增长11%。智能手机、个人电脑销量的增加,一定程度上推动了对存储的需求。

HBM(高带宽存储器)的走红也是一个积极因素。由于HBM支持GPU与CPU之间的高速数据传输,其应用场景集中在高性能服务器的GPU显存,小部分应用于CPU内存芯片。去年上半年,HBM则乘着GPU的东风狂涨500%。但因HBM技术门槛高,出货量到现在也不算大。从HBM竞争格局来看,SK海力士和三星的优势明显——SK海力士约占50%份额,三星约占40%的份额,美光占比不足10%。

AI技术在数据中心领域落地一年多后,开始下沉到边缘和终端设备中。高通在去年10月发布了第三代骁龙8平台,支持终端侧运行100亿参数的模型,联发科去年11月发布了天玑9300,支持10亿至330亿参数的AI大模型。这两款芯片面向70亿参数大语言模型的端侧推理,均可以做到每秒20 token(自然语言模型处理文本的最小单位),可实现AI即时同传翻译、AI整理笔记、AI智能通话、图像AIGC消除、闪速抠图等功能。

如今,有多家智能手机厂商发布了AI手机,包括vivo X100系列、OPPO Find X7系列、荣耀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、华为Pura70系列等。这些AI手机对存储提出了更高的要求,以满足高数据传输速率和低时延需求。

中国闪存市场总经理邰炜指出,2024年的手机平均容量将超过200GB,内存也朝更高性能的LPDDR5x演进,今年手机DRAM的平均容量在7GB以上。观察市场现有AI手机的存储容量,vivo X90系列的内存为8GB、12GB,闪存最高为512GB,X100系列的内存提升至12GB、16GB,闪存最高为1TB;OPPO Find X7系列和OPPO Find X6系列的内存均为12GB、16GB两种规格,但前者的闪存最高达1TB,后者闪存最高为512GB;三星Galaxy S23系列内存为8GB,三星Galaxy S24系列内存有8GB、12GB两个规格。从整体来看,无论是内存还是闪存,AI手机的存储容量都在加大。

AI也是个人PC市场的新引擎,AI PC嵌入了AI芯片且支持本地化AI模型,需要更快的数据传输速度、更大的存储容量和带宽,32G LPDDR5x和1TB PCIe 4.0 SSD将迎来较好的应用。

目前,英特尔、微软、华为、联想、戴尔、华硕等厂商已发布AI PC产品。但AI行业的分析师认为,市面上个别厂商的AI PC产品有噱头属性,因为PC的AI功能还处于初级阶段,“需要出现一款爆火的颠覆性应用,才会大幅推动AI PC的销量。”

以上与AI相关的应用场景,均能推动更多的存储需求,它们是存储厂商关注的重点。比如,考虑到芯片内大语言模型的需求,三星正在研发一款采用UFS 4.0技术的新产品,其通道数量将从2路提升至4路,顺序读取速度将达8GB/s,新品预计在2025年实现量产。另外,JEDEC(固态技术协会)将在今年Q3最终确定LPDDR6内存规格,将提升低功耗设备性能,三星和SK海力士有望率先量产LPDDR6产品。

据中国闪存市场的预测,存储行业受益于行业回暖,先进技术和新兴市场应用等因素的推动,预计2024年存储市场规模至少将提升42%。在存储总产量上,NAND Flash将超过8,000亿GB当量,较去年增长20%;DRAM将达到2,370亿GB当量,预计增长15%。

随着去年Q3存储行业迎来拐点,存储原厂的利润率也在逐渐得到改善,SK海力士在去年Q4就已经恢复盈利。从上市企业2024年Q1季报中,可以看到许多存储企业的业绩大增,企业利润率也得到了相应提升。与此同时,存储原厂也在发力高利润产品线,积极推进新技术的发展。本文聚焦DRAM和NAND Flash这两类产品。

NAND Flash主要朝着扩展容量和降低成本两个方向发展。而市场对闪存容量的追求,可细分为纵向扩容、逻辑扩容、横向扩容。

纵向扩容体现在存储原厂发力更高堆叠的产品,大家正朝着300层NAND推进。代表厂商包括三星、美光、西部数据、铠侠、长江存储、SK海力士等。

从SLC、MLC、TLC、QLC到PLC的演进是逻辑扩容,每个单元存储的数据越来越大,以便SSD可保存更多的数据。生成式AI推动服务器存储需求激增,2024年QLC闪存的商用进度加快,比如三星128TB原型SSD基于QLC打造。

横向扩容在每一层增加了更多的存储容量。这增加了每一层的孔隙的密度,以达到更大单位比特的容量,是探讨未来新技术、新制程时候要关注的方向。

闪存堆叠层数的增加也推动混合键合(Hybrid Bonding)技术成为主流架构,混合键合主要有两种使用方式:第一种是晶圆到晶圆,用于CIS和NAND;另一种是裸片到晶圆混合键合,对于HBM很有意义。具体操作是优化周边的逻辑电路和存储单元之间的分布关系,比如从CNA和CUA到CBA(外围电路直接键合到存储阵列),未来可能还有多层键合的场景。

DRAM进入到10nm制程时代以来,已从1x、1y、1z、1α演进到1β(第五代)。三星、SK海力士、美光在去年完成了1β的研发,现在正陆续量产1β DRAM产品。此外,被寄予厚望的三星第六代1c 制程的DRAM也将于1至2年内量产。

2023年AI服务器迅猛增长也带动HBM、DDR5需求增加。各大原厂为了满足市场需求,正加快先进DRAM产品推出速度。随着支持DDR5第二子代内存产品的主流服务器CPU上市,今年下半年5,600 MT/S速率将进入主流市场。

AI服务器也推动了128GB/256GB内存模组的需求,这些高容量模组又受限于封测厂的TSV产能。所幸的是,存储原厂将在今年内推出32Gb单Die,使得128GB内存模组无需采用TSV工艺,将推动128GB产品进入服务器主流市场。此外,今年上半年CXL进入了实用阶段、HBM3e开始量产,这也将推动服务器内存大升级。

除了AI相关的应用之外,汽车也是推动存储需求的主力应用。伴随L3及以上级别自动汽车商用,对车规存储的性能和容量要求也更大,单车存储容量很快将进入TB时代。

AI市场也会下沉到汽车中,对车规存储也提出更严格的要求。智能手机、个人电脑、服务器、电动汽车……只要是AI能够触达的应用场景,都将能看到更多新形态的存储产品。

本文来自李晋。 授权转载请注明出处:http://www.ledjia.com/article/pid-3671.html

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