AI行业系列报告：从算力到存力：存储芯片研究框架_28页_2mb

存储芯片研究框架：从算力到存力

核心内容

随着人工智能（AI）技术的快速发展，存储芯片行业正迎来新的需求增长点。存储芯片作为算力基础设施的重要组成部分，其需求不仅来源于算力的提升，还因数据量的爆炸式增长而显著上升。本报告分析了存储芯片行业的发展趋势、技术演进及市场格局，并建议关注相关投资标的。

主要观点

1. 存储产业安全重要性凸显

• 存储芯片的重要性：存储芯片（DRAM + NAND Flash）是数据中心和存储服务器的核心组成部分。
• 市场格局：全球DRAM市场由三星、SK海力士和美光占据95%以上市场份额，NAND Flash市场由三星、铠侠和海力士占据65%的CR3份额，CR6接近95%。
• 政策影响：2023年3月，我国对美光在华销售产品启动网络安全审查，反映出存储产业安全的重要性。

2. AI驱动“从算力到存力”长期需求

• 数据增长：IDC预测，中国数据圈将在2025年达到48.6ZB，占全球总量的27.8%，成为全球最大的数据圈。
• AI对存储的需求：AI服务器所需的DRAM/NAND分别是常规服务器的8/3倍，推动存储设备在数据中心采购中占比提升。
• 数据中心成为增长引擎：存储芯片在数据中心BOM成本中占比约为40%，预计未来将提升至50%。

3. 存储周期拐点已至

• 库存改善：美光2023年第一季度存货环比小幅回落。
• 价格压力缓解：集邦咨询预测，2023年第二季度DRAM价格跌幅收窄至10%-15%，较第一季度的20%有所改善。
• 行业周期转折：存储行业正迎来周期性拐点，市场有望逐步复苏。

4. 先进存力技术发展趋势

• 存算一体：将存储单元与计算单元合为一体，提升计算能效，降低传输功耗。
• HBM/DRAM技术：HBM作为高带宽内存，通过堆叠技术实现更高带宽和容量，适用于AI、HPC等高性能计算场景。
• 3D NAND技术：通过立体堆叠提高存储密度和性能，不依赖先进制程和EUV技术，是大容量非易失存储的主流方案。

关键信息

技术演进与挑战

• 冯·诺依曼架构瓶颈：传统架构下，计算与存储分离，导致数据搬运带来的功耗和延迟问题。
• 摩尔定律放缓：随着制程工艺逼近物理极限，芯片性能提升受限，投入产出比下降。
• 物理限制：芯片尺寸缩小引发短沟道效应和量子隧穿效应，影响可靠性和功耗。
• 3D NAND技术优势：相比2D NAND，3D NAND具有更高的存储密度、性能和可靠性，且对EUV技术依赖较低。

市场与产品发展

• HBM市场：SK海力士和三星为全球主要HBM供应商，HBM3已量产，HBM4预计将在高性能数据中心和AI领域广泛应用。
• NAND Flash市场：NAND Flash是大容量数据存储的主流方案，3D NAND技术已逐步替代2D NAND。
• 产品迭代：HBM1至HBM3的演进显著提升了带宽和容量，3D NAND层数已从24层发展至236层，并将进入300层阶段。

建议关注的标的

• 兆易创新
• 北京君正
• 澜起科技
• 深科技
• 东芯股份
• 聚辰股份
• 普冉股份
• 江波龙
• 佰维存储
• 德明利易华录
• 朗科科技
• 恒烁股份
• 同有科技
• 雅创电子

风险提示

1. 宏观经济下行风险：若经济下行超预期，将影响整个存储产业链。
2. 上游晶圆紧缺风险：若晶圆厂扩产不及预期，将导致芯片供应紧张。
3. 市场发展不及预期风险：AI技术发展不及预期可能影响下游需求。
4. 技术发展不及预期风险：若技术演进不及预期，将影响行业增长潜力。

投资评级

• 看好：行业指数相对于沪深300指数上涨10%以上。
• 中性：行业指数相对于沪深300指数上涨或下跌10%以内。
• 看淡：行业指数相对于沪深300指数下跌10%以上。

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