经历一轮波动剧烈的存储行业下行周期后，产业链厂商正在为下一个高成长阶段蓄力。
近日，多名业内人士对21世纪经济报道记者分析，半导体行业具有明显周期性特征，存储行业是其中涨跌幅度波动较大的细分行业。上一轮周期低点时，甚至经历过部分存储器件渠道价格低于成本价的表现，这也导致上游存储原厂过去多个季度处在亏损状态。本轮周期扭转前期，是通过这些厂商持续减产，推动产业链走向供需平衡。叠加AI大模型兴起有望逐渐带动存储需求，因此对接下来的发展大年有更好期待。
虽然当前存储上游的价格在持续上行，受全球宏观环境影响下游需求呈现温和复苏态势，但存储行业的新机会来自消费端对更大容量的接受度持续提高，汽车存储正成为下一个高成长性的终端品类。AI大模型在发展早期似乎令国际厂商更为受益，但国内厂商也在谋求发展空间。
业内人士普遍认为，至于AI大模型带动相关终端需求的力度，将与相关应用适配有很大关联，此外产业链的成本下降程度也尤为重要。
涨价影响几何
MemoryS 2024上，深圳市闪存市场资讯有限公司总经理邰炜分析，上游存储原厂的利润率在去年一季度触底后，到去年四季度均有可观改善，预计在今年一季度，绝大部分公司的利润率都会得到全面有效扭转。
存储器主要的三大应用市场为手机、PC和服务器，目前看这三大领域已经基本突破黑暗期，加上“AI+”的支撑，预计各大终端在今年开始进入温和增长期，叠加存储容量提升，继续推动存储产业需求增加。
江波龙高级副总裁、COO王景阳受访时分析，2023年存储行业处在逆周期恢复阶段，今年可见，存储价格在上涨，同时各主要终端产业的消费和需求都有所提升。“据我们了解，一季度手机客户有不少拉货动作，服务器端库存已经基本结束调整。因此整体来看，市场对存储的需求为供销两旺。”
他判断，2024年会与2021年类似，是一个存储行业的发展“大年”。为此江波龙不会盲目跟随市场情绪，而是根据客户需求把握节奏进行产品库存储备。
“今年我们对行业持谨慎乐观态度。”王景阳分析道，根本原因在于2023年市场波动太大，价格需要时间恢复；同时2024年行业真实需求在逐渐放量，例如在车载存储市场，传统车只需要1-2颗存储芯片，但目前一辆车上至少需要搭载7颗存储芯片，且车载芯片成本较高，这就意味着新增需求。“我们并不希望行业大起大落，如果存储价格上涨太快也会对需求起到抑制作用。从目前行情看，二季度的需求强度不会比一季度弱。”
不过记者观察发现，2023年在存储价格偏低的时段，主流手机供应商都在积极推进512G甚至1TB大内存产品普及，这一态势随着存储价格抬升，似乎有放缓态势。有手机厂商高管向21世纪经济报道记者坦言，在存储器涨价背景下，会更审慎思考如何部署存储配置。
对此，王景阳对21世纪经济报道记者表示，在2023年的市场教育下，终端消费者已经对大容量需求有了很大提升。虽然当前存储价格在上涨，但其涨幅比例还没有到过高以至于抑制需求的地步。“总体来说，AI大模型会对存储产业的需求增加很多想象空间。”
邰炜也认为，手机高端机型基本进入512G以及TB时代，预计今年手机平均容量将超过200G,全年DRAM平均容量将超过7G。AI手机中，16G的DRAM将是最低配置，有力推动手机存储再次升级。
特纳飞市场总监陈磊对21世纪经济报道记者分析，今年传统终端需求在陆续好转，考虑到NAND Flash闪存价格上涨，可能会令该市场呈现温和增长态势；同时随着AI PC在2024年开始逐步爆发，将为存储带来新增长点；车载芯片需求释放必然结合车载应用的累积，因此该部分存储芯片需求将缓慢释放，不过随着智能化程度提升，车载芯片未来会对容量提升有较高诉求。
“我们预计，今年特纳飞营收会比去年将有不错的增长。特纳飞的客户中有全球顶级模组厂和OEM厂商，他们今年增量不错，对我们来说意味着今年控制器市场份额会更多；此外随着PCIe5.0控制器产品的量产及BGA SSD和CFexpress等产品陆续上量，对公司今年的营收增长很有信心。”他续称。
下一个千亿市场
智能化浪潮驱动下的汽车行业对芯片需求大幅提升，其中也包括存储器。因此产业链厂商都在积极开展布局。
邰炜认为，汽车作为下一个存储的主力，其应用正发生变化:电动化趋势下，行业进入大模块化、中央集成化时代；ADAS进入质变阶段，汽车对存储的性能和容量要求将急剧加大，单车存储容量将很快进入TB时代；汽车在性能、可靠性方面会对存储提出越来越多要求，这需要整个业界共同推动新形态存储产品发展。他预计全球车规级存储市场规模在5年后有望超过150亿美元。
不过当前汽车芯片可能存在结构性增长放缓局面。陈磊认为，这是因为终端消费目前已有较大体量积累，暂时抑制了一定芯片出货需求。但长期看自动驾驶和新能源汽车将是未来趋势，相关需求一定会逐步释放，未来车载存储市场是一个大蓝海。
“自动化驾驶及车联网对存储提出了很高要求，包括大容量、虚拟化、高可靠性、防物理震动、温控等，因此BGA SSD是满足这些要求的最好载体。”他指出，特纳飞的车规存储芯片今年已经投入量产，随着SSD在新能源汽车的存储占比逐步提升，预计公司车载存储芯片会在未来1-2年逐步放量。
王景阳则表示，高质量保障一直是车厂对存储的要求，目前江波龙已经完成从0到1的布局，与国内主流新能源整车厂都建立了合作，今年正在快速丰富自身能力。“今年我们会大力推进车规级存储研发，计划推出车规级DRAM产品，让产品纵深布局更丰富，同时也会部署智能驾舱相关存储芯片。”
大普微研发副总裁陈祥介绍，公司早期已与国内头部互联网背景的造车团队展开合作，将先从车上数据采集进入，然后陆续推进车规存储芯片的应用落地。“从公司角度，将主要瞄准具备企业级特性的产品类型，如需要虚拟化、多端口等技术的维度，切入到车用存储产品中。 ”
数据中心挑战
企业级存储市场也是近些年来存储产业链积极布局的领域，只是此前市场需求更多集中在通用服务器领域，随着生成式AI火爆全球，智算服务器市场需求大涨，由此短暂抑制了通用服务器的成长性。
陈祥对21世纪经济报道记者分析，2023年传统的通用服务器为存量市场，面临需求下行局面；智算服务器作为增量市场需求旺盛。受宏观经济和闪存产能过剩所影响，存储行业的强势方彼时是需求端。
根据英伟达近期发布的GPU新品可见，算力进一步提升；同时有数据显示，北美市场对于AI算力和数据中心展开投资时，对SSD盘的需求在2023年三季度到四季度开始有明显上扬，这意味着有新增长点出现。
“国内目前主要是互联网、运营商等客户在面向智算领域积极投资，这部分增量需求乐观。大普微对此在与最终客户和服务器合作伙伴联合推动智算方案落地，包括进行性能优化、解决功耗痛点、提供更高能效比等；同时面向液冷设计方面，针对提高散热效率、调节功耗等进行深度合作。希望更积极主动布局智算AI数据中心领域。”陈祥如此指出。
不过近期，国内云服务厂商已经掀起一轮价格竞争风潮，但上游存储器产品却在逐渐涨价。
对此，陈祥分析，云厂商通过虚拟化和迁移，可以更好实现资源调度，由此让云服务成本降低。此外去年SSD价格很低时，一些嗅觉灵敏的云厂商会做提前采购，逆周期操作。
“预计未来云主机扩充CPU内存和网络虚拟化是标配。那么云厂商可以考虑对新服务器的核心算力演进、能效提升后，通过虚拟化方式降本。”他进一步指出，“存储层面的优化，可能是通过更细颗粒度的管理；或是借助新技术将可用存储容量扩大，推动存储成本下降；还可以采用QLC路线实现降本增效。我们也在跟云厂商共同探索研究新技术。”
王景阳则介绍，江波龙从2019年开启企业级存储市场相关规划，2020年推出产品至今四年，其中企业级SATA固态硬盘和DDR4 RDIMM内存条已经大量出货。“江波龙的企业级存储在2023年开始量产、稳定出货，已经完成从0到1的过程，今年将是从1到10的发展阶段。相信未来还有很大增长空间。”
迎接大模型
除了常规产业发展演进下的需求支撑，AI大模型无疑引发新的增量。这对存储市场提出的需求将非常多元:新技术普及需要产业链持续降低成本，也更强调软硬件厂商共同推动应用落地。
陈祥对21世纪经济报道记者表示，随着大模型的规模越来越大，其对存储的长远影响在于，需要大规模存储、更快算力，基于经济性考虑也需要存储器有智能调度策略或存算一体方案。
为此大普微在推进存储和计算融合的方案，例如通过数据压缩，解决数据激增和数据调度、保存效率等问题。
虽然目前存储行业最受益于AI大模型的细分类目是HBM，但随着AI基础设施进一步普及，令算力达到普惠水平后，追求性价比和投入产出比，就需要基于闪存方案，达到性能与成本平衡。届时将未必是HBM内存，而是介于内存和闪存之间的CXL方案存储(一种新型的高速互联技术)，因其成本远低于内存，成为行业在探讨的方向。未来沿着智算体系架构也会产生新发展机会。
王景阳坦言，面对AI大模型浪潮，业绩表现最好的是HBM类目，这与江波龙的业务没有直接关系。但机会在于，HBM对高端封装和制造有较高要求，未来有机会通过此前收购的封测制造工厂达成一定合作。
至于AI大模型给江波龙带来的机会，他表示，目前主流手机厂商都在推进大模型落地到终端侧，会直接带动对手机DRAM动态存储需求增加；此外公司面向AI PC市场，正推出适配产品LPCAMM2，将内存从贴片式模块变为插板式，更好满足端侧对存储升级的需求；公司也在对CXL技术进行研究，后续将结合客户需求推出定制型应用，但该技术尚不会很快进入大规模生产阶段。
此外，王景阳告诉21世纪经济报道记者，江波龙推进自研主控芯片，核心目的在于提升公司综合产品竞争力，但并不是为了降低成本或炒作概念，旨在最大化地利用产品、加速产品开发效率、减少交易成本。“做自研芯片不仅可以验证产品，也可以验证技术，这对我们推进高容量的3D NAND Flash产品会有很大帮助。”
对于具体应用市场，陈磊对21世纪经济报道记者表示，AI PC对SSD的容量与性能要求未来会越来越大。此前在传统PC等终端迭代过程中，发展到PCIe4.0基本就满足了需求。但随着AI PC兴起，CPU+GPU+NPU的计算架构及本地化AI模型要求，需要更快算力、更高性能和传输速度，对即时存储数据提出更高带宽和更大存储容量需求，PCIe5.0就成为增量市场。因此对特纳飞来说，面向AI PC市场的PCIe方案会是今年一个发展重点。
“随着AI PC逐步推动落地和应用，到消费端实际接受，产业链打通有一个时间差。”他分析，要让消费者感受到AI PC与传统PC的不同，目前核心还要软硬件一体，完善相关应用软件开发，打造完整的AI应用生态，打通链条后，才能让消费者真正为新终端买单。预计这一节点会在今年下半年。
