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中信證券:AI時代的存力騰飛 HBM與傳統存儲共振

發布 2024-4-18 上午08:25
© Reuters.  中信證券:AI時代的存力騰飛 HBM與傳統存儲共振

智通財經APP獲悉,中信證券發佈研報稱,在AI大模型時代雲端、終端算力雙重爆發的帶動下,存儲行業將從漲價修復週期轉向技術成長共振的新週期。雲端角度,HBM高帶寬特性能夠滿足AI算力芯片高速傳輸需求,與AI算力規模快速擴容相輔相成,帶動TSV、2.5D封裝(CoWoS)需求;此外企業級內存條和SSD需求亦同步攀升。終端角度,端側大模型落地帶動SoC算力提升,內存作爲算力的核心配套,對其規格、容量均提出更高的要求。對於新型存儲HBM,建議關注佈局先進封裝的封測廠商、半導體設備廠商;對於傳統存儲DRAM/NAND Flash,建議關注受益DDR5滲透的內存配套芯片廠商,以及佈局企業級內存模組的頭部模組廠商。

中信證券主要觀點如下:

AI雲端、終端快速成長,帶動存儲需求升級。

雲端角度,作爲大模型訓練主戰場,智能算力規模快速擴容,高帶寬存儲器(High Bandwidth Memory,HBM)作爲新型存儲器的子類別,能夠解決AI算力芯片性能發揮最大痛點——“存儲牆”,實現高速傳輸,市場需求快速爆發,該行測算到2026年全球HBM容量需求超21億GB,佔DRAM總容量需求將從2023年的不足1%增長至超5%;終端角度,在混合AI趨勢下,端側大模型落地帶動SoC算力升級,內存作爲算力的核心配套升級重要性凸顯,該行測算單純考慮AI帶動下,預計到2026年PC/智能手機市場DRAM容量總需求相對於2023年將增長54%/43%。此外AI數據量大幅增長亦帶來企業級超高容量SSD的需求激增。

HBM(新型存儲):HBM需求爆發進行時,技術創新爲供應鏈帶來新增量。

技術來看,HBM創新採用3D堆疊和2.5D先進封裝技術,通過TSV/Microbump實現芯片間垂直方向的互聯,大幅增加了I/O接口數量、提高帶寬,再通過2.5D CoWoS封裝和AI算力芯片結合,充分釋放算力性能。需求來看,TrendForce估算2023年市場上主流AI芯片搭載HBM總容量達2.9億GB;隨AI算力芯片快速迭代,配套HBM容量升級明顯,該行測算2024、2025年全球HBM容量需求年化增長超100%,佔DRAM總容量需求將從2023年的不足1%增長至超5%。供應鏈角度,

1)海外方面,目前三大原廠SK海力士、三星電子、美光科技幾乎壟斷全球HBM供應,根據TrendForce,2022年三家市場份額分別爲50%/40%/10%。面對需求爆發式增長,三大原廠與先進封裝廠商配合加速擴產和產品迭代,根據各廠商公告進度,目前HBM3E美光科技量產進度和SK海力士基本拉齊;

2)國內方面,該行認爲後續在本土高端封測廠商和設備廠商的配合下,國內DRAM存儲原廠有望跟進HBM產品,對半導體設備產生增量需求。綜合來看,在需求與疊加技術創新週期的雙重疊加下,HBM原廠、先進封裝、半導體設備、半導體材料等環節公司均有望持續受益。

DRAM/NAND(傳統存儲):AI滲透率提升貢獻中長期重要增量,打開雲端、終端傳統存儲需求空間。

雲端角度,AI服務器海量的訓練/推理任務處理和資源調度工作,以及巨量的數據存儲需求也帶動與CPU配套的內存條(DRAM)和企業級SSD(NAND Flash)規格、容量升級。該行測算在AI服務器拉動下,2026年整體服務器內存(DRAM)/SSD(NAND)需求容量將分別增長至139/1755億GB,AI服務器需求佔比從14%/11%提升至36%/34%。終端角度,該行預計未來2年端側搭載百億以上參數大模型的PC、手機將集中問世,端側AI滲透率提升,綜合考慮到推理計算的量化壓縮以及其他程序後臺調用等需求,終端設備存儲容量升級需求明顯。該行測算單純考慮AI帶動下,2026年PC/智能手機市場DRAM容量總需求相對於2023年將增長54%/43%。綜合來看,該行看好在雲端DDR5滲透率提升及對企業級存儲模組的需求,國內存儲配套芯片廠商和頭部存儲模組廠商有望持續受益。

投資策略:

AIGC推動AI服務器、端側AI滲透率快速增長,帶動存力升級,提振新型存儲HBM、傳統主流存儲DRAM/NAND Flash需求,該行認爲存儲行業將迎來新的重要成長機遇。

HBM領域,1)存儲原廠:HBM原廠核心受益;2)佈局先進封裝的廠商;3)材料和設備環節相關廠商:HBM製造核心爲TSV和先進封裝工藝,該行認爲佈局相關環節設備的廠商有望核心受益。

DRAM/NAND Flash領域,1)存儲配套芯片:AI服務器對內存性能的要求有望加速DDR5滲透,國內DDR5存儲配套芯片廠商有望持續受益;2)存儲模組:AI服務器需求爆發,帶動企業級內存模組、SSD的需求增長,國內存儲模組廠商在企業級市場份額相對較低,目前頭部廠商正積極進行產品拓展及客戶導入,未來國產替代空間廣闊。

風險因素:

全球宏觀經濟復甦不及預期;端側AI產品出貨量不及預期;算力升級進度不及預期;大模型迭代速度不及預期;存儲芯片價格波動的風險;國際政治經濟環境風險。

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