芯片巨头群体涨价！AI能否重塑存储芯片行业新格式 (芯片巨头群体有哪些)

admin1 4小时前阅读数 14 #银行

近期，存储芯片市场再度迎来“涨价潮”，但全体规模增长却出现了放缓迹象。

3月17日信息，媒体硅基全球独家报道，存储芯片大厂美光（Micron）宣布提高旗下NAND闪存多少钱，多少钱涨幅逾越10%。同时，闪迪（SanDisk）、三星和SK海力士相同跟进市场心境，估量下个月将对NAND闪存多少钱启动调整，闪迪芯片涨幅也达10%。

不只是海外大厂，国际存储芯片公司也末尾跟涨。媒体硅基全球从产业链方面得知，长江存储旗下品牌“致态”也将于往年4月起上调提货多少钱，涨价幅度或将逾越10%。

一位芯片行业人士对媒体硅基全球表示，近期存储芯片产量紧缺，拿货周期变长，下游部分NAND闪存最高已抵达原来3倍的多少钱，而此次下跌的关键要素，还是美光和三星等海外大厂增产，行业供应缩减以致少少钱下跌。据电子时报，五大原厂NAND累计收缩35%产能。

从全年来看，存储芯片市场将会出现价涨量跌的周期性趋向，规模或许出现放缓。

CFM闪存市场数据显示，在AI主机的微弱需求带动下，2024年，全球DRAM和NAND闪存销售支出创1670亿美元的历史新高，比上一年涨85.53%，但去年第四季度，全球NAND闪存规模却增加8.5%，至174.1亿美元。估量2025年，全球存储市场产值估量仅成功2%的微幅增长。

闪存市场总经理邰炜在MemoryS 2025上表示，AI浪潮下，计算平台正从CPU转移到以GPU/NPU为中心，存储芯片需求也将增长，因此HBM高带宽存储在AI时代中失掉普遍运转，目前HBM在DRAM存储行业占比已靠近30%，往年还会继续增长，尤其2026年HBM4将会推启动业更多定制化需求。

那么，AI 浪潮来临，三星、铠侠、长江存储、等存储大厂们，能否将重塑存储与内存新的需求格式。

AI是存储芯片行业的新“救星”

2025年开年，DeepSeek重新燃起了 AI 大模型产业展开新热潮。

Omdia最新报告显示，2023年，全球生成式 AI 市场规模占总 AI 市场的9%，达68亿美元；2024年，生成式AI市场估量增长一倍以上，抵达146亿美元；估量到2029年，生成式 AI 市场规模占比达三分之一，约合73亿美元，五年复合增长率达38%，市场前景广阔。

IDC则以为，2025年，生成式AI在企业的落地仍将优先聚集在办公助手等优化消费力的场景，其次是行业垂直业务场景。金融、动力、批发、制造是最值得关注的传统行业。从另一个角度，自动体将是大模型运转的关键方向。

而大模型让 AI 算力需求和稀缺度日益介入，Meta、亚马逊等大厂大批置办英伟达GPU卡。同时，在“摩尔定律”逐渐失效下，市场关于AI推理算力，以及数据中心的存储、网络的需求也清楚优化。

以DeepSeek为例。目前，40%-60%的Deepseek组件都是经过SSD存储产品来成功的，这些都是属于基础设备的部分，这也彰显出来了DRAM和HBM他们在其中扮演的关键角色。因此，关于周期性较长的存储芯片行业来讲，在以后消费级市场需求一直增加下，AI 将成为这一范围的新“救星”。

正如群联电子董事长潘健成所言，曾经很少有消费者再从京东、淘宝置办硬盘产品，大部分消费者曾经是从手机、电脑等消费电子当中经常经常使用存储芯片产品。在他看来，存储芯片曾经变成了B2B方式，消费级NAND闪存等市场曾经没有太多的增量需求。

CFM数据显示，以后，eSSD推销需求出现部分放缓，再叠加移动和PC运转市场需求疲软，令四季度NAND闪存出货量环比增加。其中，三星四季度NAND闪存销售支出达56.54亿美元，环比增加9.7%，市场份额32.5%；SK海力士销售支出达34.01亿美元，环比增加8.5%，市场份额19.5%；铠侠季度销售支出达29.6亿美元，环比增加0.4%，市场份额17.0%；美光四季度（9-11月）销售支出达22.41亿美元，环比增加5.2%，市场份额12.8%。

但与此同时，AI主机的热络，继续推进对HBM以及高容量DDR5的需求，也推进三星和SK海力士的存储支出创历史新高，全体来看，四季度DRAM ASP环比依然坚持增长。数据显示，2024年全年，全球NAND闪存市场规模达700亿美元，容量达8330亿GB，创历史新高。

集邦咨询最新报告指出，自2023年起各家NAND闪存原厂已深化看法到产能过剩对产业构成严重冲击，尤其是NAND Flash需求年增率从30%下修至10%-15%。集邦咨询剖析以为，随着往年增产加上多少钱于第一季逐渐触底，预期NAND闪存在往年下半年可望重回上升轨道。

而在DRAM（灵敏随机存取存储器）方面，2024年DRAM市场规模抵达970亿美元，容量抵达2500亿Gb。其中，HBM的崛起成为DRAM市场一大亮点。

估量2025年，随着三星、美光、SK海力士等多家公司的HBM4将量产落地，HBM产品在一切DRAM产业中的占比将靠近30%，市场将抵达2880亿Gb当量，并且在主机内存消耗方面，其运转还在继续增长。

“2023年，我们在关心存储多少钱会跌多久，2024年大家关心的是多少钱还会涨多久。而今天除了多少钱以外，大家或许会更关心存储的价值还有多少。”邰炜表示，2025年，随着 AI 技术的飞速展开、大数据的继续收缩以及物联网的普遍普及，存储市场正站在一个新的历史节点上，其格式与价值正被重新定义。

三星半导体软件开发团队行动副总裁吴文旭表示，AI将会在半导体产业扮演十分关键的角色，目前三星正在减速发力 AI 半导体技术。以HBM为例，吴文旭指出，和HBM3相比，HBM4拥有可定制化，客户心愿用不同的技术、不同的IP来启动定制的HBM，所以创新是十分关键的。

据报道，往年1月，HBM4内存曾经预备采纳4nm试产，待成功逻辑芯片最终性能验证后，三星将提供HBM4样品验证。除三星4nm制造逻辑芯片外，HBM4还导入10nm制程消费DRAM。

三星的HBM4开发任务正在按方案启动，目的是在2025年下半年末尾量产。

除了三星，两周前成功从西部数据的分拆、作为一家独立的公司上市的闪迪（Sandisk）也末尾发力 AI 赛道。

闪迪公司全球产品副总裁Eric Spanneut表示，过去5年，其真的看到了新用户类别的增长，有了AI，第二波AI展开也来了，全球有3亿的内容创作者，他们会创作高清视频，在社交媒体上公布，这种高清的视频又会破费超大存储容量，因此，企业要求为创作者提供适宜自入手机的SSD，提供1TB或许2TB的容量。

日本铠侠也押注 AI。铠侠电子（中国）副总裁天野竜二表示，随着中国和美国的大型科技公司加大对 AI 相关范围的资本支出，数据中心树立投入也随之介入，数据中心对NAND闪存的需求十分微弱。铠侠估量，2025年NAND闪存市场将成功逾越10%增长。

“AI 浪潮带来的不只是技术应战，更是重塑存储格式的机遇。”铠侠电子（中国）有限公司董事长兼总裁岡本成之表示。

长江存储也正在发力 AI+存储芯片赛道。长江存储市场担任人范增绪表示，基于晶栈Xtacking 4.0架构，长江存储用于 AI 算力中心的全新PCle5.0企业级固态硬盘PE511，性能相较上一代Gen4产品性能优化100%，新增16/32T容量，DWPD可擦写次数相关于上一代产品优化20%。据范增绪引见，PE511将于往年晚些时辰公布和量产。

董事长方小玲表示，AI技术的迅猛展开为各行各业带来了史无前例的机遇与应战，而Deepseek的横空出生再一次性性改动了AI格式，也预示着AI 2.0时代的来临，Deepseek的AI模型不只十分高效，而且经常经常使用极少的资源从而大幅下降本钱，再一次性性让我们看到AI未来走进千家万户大规模落地运转成为或许。

方小玲以为，AI本地化部署触及到数据提取、数据整理、数据训练、数据推理和数据存档多个环节，整个环节无疑要求对存储介质启动读取和写入，AI本地部署涵盖了AI开发和运转的各个阶段，需求的是大容量、高顺序读写、高随机性能、高并发性能，更快的PCle显然是这类设备的最佳选择。此外，由于AIPC、AI手机和自动驾驶的加快崛起，势必带来高性能、大容量的PCle 5.0和UFS 4.0存储模组加快增长。

方小玲强调，联芸科技作为闪存存储主控芯片厂商，会提供完善丰厚的产品矩阵，掩盖AI 2.0全场景运转需求，抓住AI市场机遇至关关键。

存储企业的转型更新和换道超车

潘健成在演讲中表示，NAND闪存主控没有搞头，本钱和利润都过薄，原厂资本支出末尾放缓，以为产业链都在减速“恶性内卷”。他称，这关于行业瘦弱展开有影响。

“回看历史，半导体大迸发，第一个是PC，第二个迸发是手机，第三个大迸发是AI，未来半导体最少还有10-15年光阴消化 AI 需求。”在潘健成看来，对存储芯片企业来说，以后 AI 时代下转型更新十分关键。

据CFM统计，2024年，微软、谷歌、亚马逊和Meta四家大型云服务商算计资本支出高达2283亿美元，比2023年的1474亿美元增长55%。估量2025年，四家大型云服务商资本支出总额将逾越3200亿美元，比去年增长超40%。

那么，如何在 AI 热潮中寻觅新商机，处置以后涨价带来的应战，并且驱动存储行业从“主角”到“主角”的蜕变，似乎成为企业关键的战略展开趋向之一。

以群联电子为例。潘健成指出，目前，群联科技正在研发PQC防伪方案以及手机存储方案，并且推出aiDAPTIV满血版 AI 训推一体机评价方案——全球第一家将NAND运转于AI主机当中，一周节省了10%人力，从而群联新的业务展开方向。

潘健成向媒体硅基全球强调，这套 AI 处置方案可以让很多企业，仅用几万元就可以买到大模型推理和训练服务。

此外，国际上市公司江波龙也是一个很好的案例。

成立于1999年的江波龙，专注于半导体存储运转产品的研发、设计与销售。而江波龙的中心业务涵盖嵌入式存储、固态硬盘、移动存储和内存条四大产品线。特地是在嵌入式存储范围，江波龙是全球最早进入的厂商之一，其eMMC和UFS产品2023年全球排名第四。

此外，江波龙还积极开发小容量NAND闪存芯片，累计出货量已超1亿颗，用于可穿戴、IoT、汽车、安防等范围。

2022年8月5日，江波龙成功上市，被誉为“存储器第一股”。截至2024年上半年，公司已成功归母净利润5.94亿元，同比增长199.6%，扣非净利润5.39亿元，同比增长189.1%。

但是，江波龙以为，卖存储芯片似乎不是独一的发的方式。江波龙董事长蔡华波在会上表示，公司前十年的标签是来自华强北，后十五年标签是一个存储模组厂。

“我们在去年有跟大家做过汇报要打破存储模组运营的魔咒，这个魔咒有两个，一个是20亿美元，我们也列入上市公司模组厂的20亿美元，第二个是模组厂共同的‘同质化’特点，关键还是看价钱廉价、谁会操盘，所以江波龙要做转变，由于我们觉得做存储模组是养不活江波龙的，所以我们也做一些转变，投入在技术上。所以江波龙从一个存储模组向半导体存储品牌公司去做转变。”蔡华波以为，江波龙要求模拟三星、SK海力士这些海外企业，买Foundry厂替更多企业消费芯片，成功从“卖芯片”转变为“卖服务”。

2023年，继收买巴西存储巨头后，江波龙再度收买力成科技（苏州）有限公司70%股权买卖，并归入江波龙兼并报表范围，将芯片Foundry厂支出囊中。

蔡华波称，面对 AI 大模型带来的本地化存储需求迸发，江波龙推出“TCM+PTM”双轮驱动的商业方式，向协作客户开放中心才干。

其中，TCM（技术合约制造）以最短供应链途径衔接原厂与客户，经过确定性供需模型下降库存本钱，同时成功全链路追溯与透明化买卖。这种方式推进江波龙汽车存储业务虚现增长；PTM（产品技术制造）则聚焦 “定制化存储 Foundry”，为客户提供从芯片设计、固件开发到封装测试的全栈服务。

蔡华波强调，这几年公司投入从芯片设计包括协作同伴、封装、测试，构建了一个存储产品的Foundry方式。“江波龙从模组型的价差方式、操盘方式，转型成服务型。”

上述都不是个例。媒体硅基全球在MemoryS现场了解到，目前多家企业都在从传统的芯片业务，逐渐转型到基于 AI、主机等方向的存储芯片处置方案，以打破天花板成功商业支出增长。

据统计，2024年，主机存储芯片容量增长了108%，并且这一比例在2025年估量还将进一步优化，其中AI主机的占比将抵达14%。

目前，存储市场正悄然出现变化。一方面，三星、美光等原厂在产能投入上愈加慎重，资本支出逐渐向先进封装和研发倾斜，偏重于HBM、1c、1γ（gamma）和更高层数的堆叠等技术方向；另一面，NAND闪存往年将进入300层以上的时代，同时发力混合键合技术等，企业经过优化技术架构和资料，抑制超高层NAND闪存量产应战。

展望未来，存储芯片市场将面临更多的机遇与应战。

首先，AI、大数据、物联网等新兴技术的加快展开，将继续推进存储需求增长；其次，新外形存储产品的一直涌现，在数据中心范围，低功耗运转变得越来越关键，出现基于LPDDR的新技术，为市场带来了更多选择和竞争；最后，AI 热潮为存储产业提供了广阔的市场空间，但也对厂商的技术创新才干、产品性能和本钱控制才干提出了更高的要求。

邰炜以DeepSeek为例，“开源和更低本钱的AI方案充溢了设想空间，一体化DS机的热销带动了行业大模型的运转和端侧的落地减速，内置DS或许真的成为一个推销员口中的卖点。”

多少钱方面，随着需求介入、技术优化以及产能投入增加，存储产品多少钱有望在往年三季度成功全体上升。

据统计，截至2025年第一季度末，存储原厂的库存普遍将维持在大约12至16周的水平，终端制造商库存估量降至8-10周，属失常范围，估量到2025年第三季度，供需缓和的状况下，存储多少钱或将成功片面下跌。

华为的人工智能处置器是什么意思

华为的人工智能处置器意思是指华为推出的华为升腾芯片。包括升腾910和升腾310处置器，采用自家的达芬奇架构。升腾910支持全场景人工智能运行，而升腾310关键用在边缘计算等低功耗的范围。华为自己开创了一个新的架构，要有极致功耗和散热，可以全场景掩盖。华为在人工智能处置器上与寒武纪启动协作采用事先者的架构。扩展资料AI的许少数据处置触及矩阵乘法和加法。少量并行任务的GPU提供了一种廉价的方法，但缺陷是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但通常更昂贵。技术手腕方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发，但还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少要求一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会要求各种类型的协处置器。参考资料来源：网络百科-AI芯片