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      內(nèi)存芯片價格現(xiàn)反彈跡象

      來源:中國證券報  發(fā)布時間:2023-4-19 9:29

        ● 本報記者 吳科任

        全球存儲器原廠集體減產(chǎn)的效應(yīng)初步顯現(xiàn)。4月17日消息,三星電子近日通知分銷商,將不再以低于當(dāng)前價格出售DRAM(動態(tài)隨機存儲器,又稱為內(nèi)存芯片)。市調(diào)機構(gòu)預(yù)計,盡管二季度DRAM和NAND Flash(數(shù)據(jù)型閃存芯片)價格跌幅有望收斂,但價格處于下行通道,內(nèi)存芯片價格是否整體止跌企穩(wěn)還有待觀察。

        價格跌幅有望收窄

        近一年來,受消費電子市場疲弱、服務(wù)器需求收縮等因素沖擊,全球存儲器價格跌跌不休。由于存儲業(yè)務(wù)虧損加大拖累整體業(yè)績,三星電子近日宣布加入減產(chǎn)陣營,以期改善存儲器供過于求的市況。

        更早前,SK海力士、美光、西部數(shù)據(jù)、鎧俠等存儲器原廠已經(jīng)啟動減產(chǎn)。與此同時,多家原廠下調(diào)2023年資本開支計劃。其中,SK海力士較去年縮減一半,美光較去年縮減四成左右。

        集邦咨詢發(fā)布的報告顯示,2022年第四季度,三星電子、SK海力士、美光三家公司合計占有全球DRAM市場份額的95.8%,上述五家存儲器原廠合計占有全球NAND Flash市場份額的96.9%。

        業(yè)內(nèi)認(rèn)為,一季度是全年最大淡季,備貨需求會逐季增強,加上消費需求逐步回升、庫存壓力逐步釋放及原廠進一步減產(chǎn),預(yù)計二季度可能是本輪周期的最低點,存儲行情可能最快在三季度企穩(wěn)。

        原廠集體減產(chǎn)效應(yīng)初顯。集邦咨詢預(yù)計,二季度DRAM價格跌幅將收窄至10%-15%,NAND Flash價格跌幅將收窄至5%-10%。另有報道稱,受三星電子減產(chǎn)消息影響,部分現(xiàn)貨商與模組廠暫停報價,造成近日DRAM現(xiàn)貨價格有止跌現(xiàn)象。

        分析人士表示,受到當(dāng)前庫存仍較高、大型模組廠沒有意向調(diào)漲采購報價的影響,雖然短期內(nèi)可能看到部分DRAM漲價,但回到整體價格上升的趨勢難度較大。

        AI將帶來增量需求

        當(dāng)前,以ChatGPT為代表的生成式AI如火如荼,國內(nèi)外科技企業(yè)紛紛推出AI大模型。大模型的預(yù)訓(xùn)練和部署都對算力有極高的需求,而存儲正是AI算力和大數(shù)據(jù)緊密結(jié)合的關(guān)鍵一環(huán)。

        AI服務(wù)器是AI算力的終端承載。AI服務(wù)器核心組件按價值量由高到低依次為GPU(圖形處理器)、DRAM、SSD(俗稱固態(tài)硬盤,以NAND Flash芯片為主的一種存儲產(chǎn)品)、CPU等。除了DRAM和SSD,AI服務(wù)器用到的存儲芯片還包括高帶寬存儲器。這類存儲芯片可以針對AI服務(wù)器場景需要提供更大的容量、更高的性能、更低的延遲和更高的響應(yīng)速度。

        本輪AI大潮有望推動存儲芯片需求上漲。據(jù)美光測算,AI服務(wù)器中DRAM數(shù)量是傳統(tǒng)服務(wù)器的8倍,NAND Flash是傳統(tǒng)服務(wù)器的3倍。集邦咨詢預(yù)計,2023年服務(wù)器使用的DRAM將超過智能手機,成為DRAM的第一大應(yīng)用場景。此外,AI大模型龐大的數(shù)據(jù)集需要更大容量的NAND Flash儲存數(shù)據(jù),GPT-3的參數(shù)量已達(dá)1750億個,GPT-4則需要更多。

        根據(jù)信達(dá)證券研報,高帶寬存儲器是三星電子、AMD和SK海力士發(fā)起的一種基于3D堆棧工藝的高性能DRAM,通過增加帶寬,擴展內(nèi)存容量,讓更多參數(shù)留在離核心計算更近的地方,從而減少內(nèi)存和存儲解決方案帶來的延遲。以英偉達(dá)最新旗艦AI芯片產(chǎn)品H100為例,一顆GPU需要搭配80GB顯存(用來存儲顯卡芯片處理過或者即將提取的渲染數(shù)據(jù)),對應(yīng)放置5顆高帶寬存儲器。

        1750億個

        AI大模型龐大的數(shù)據(jù)集需要更大容量的NAND Flash儲存數(shù)據(jù),GPT-3的參數(shù)量已達(dá)1750億個,GPT-4則需要更多。

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