01 存储芯片，格局将变
近期，三星电子与长江存储达成合作。起因是三星在电子研发 420-430 层的 V10 闪存时，传统工艺导致底层电路压力过大，性能下降。而长江存储的 Xtacking 技术通过分离存储单元与控制电路，再通过混合键合拼接，缩短电路路径，提升散热效率，同时降低成本。长江存储在混合键合领域拥有全球 70% 以上的核心专利，三星评估后认为无法规避，选择合作以避免法律风险。这是中国企业首次向国际存储巨头输出核心技术，标志着中国从存储芯片“追赶者”转向“领导者”。
而完成这一转变的最大功臣当属Xtacking技术。它将存储单元与控制电路独立制造，避免传统工艺中二者堆叠导致的信号干扰。在芯片连接方面，大量使用混合键合技术，利用微米级金属凸块(Bumping)与硅穿孔(TSV)进行芯片间三维连接，缩短电路路径，提升数据传输速度。
在存储芯片市场上，长江存储面对三星电子无疑是后进者。存储芯片是典型的寡头垄断市场，长期由韩美企业主导。一般而言，存储厂商投片量越多，其芯片单位成本相对越低。2024年，长江存储约占全球NAND Flash市场份额的6%，而三星约占市场份额的32%。DRAM市场也出现类似的情况，长鑫集成的市场份额仅为5%。总体而言，国内存储芯片市场份额仍相对较少。
图表 1：2024年全球存储芯片市场竞争格局
数据来源：公开资料、来觅数据整理
受制于智能手机、PC 等消费电子市场持续低迷，企业级存储需求因 IT 投资放缓而增长乏力，导致 NAND Flash持续供过于求。自2024年下半年起，科技巨头们纷纷宣布启动第二轮减产，其中三星电子宣布整体减产约20%，美光科技宣布减产约10%，SK海力士宣布减产10%，西部数据亦宣布减产15%。DRAM市场更多受到AI需求提振，减产幅度相对较少。
尽管头部厂商持续减产，但渠道库存仍高达6-8周，折射出行业供需调整的复杂性与滞后性。展望未来价格，行业减产带来的价格因素有望最快在25Q2显现，NAND Flash涨价将快于DRAM。但高库存亦给价格上涨带来隐忧，渠道商多采取“按需采购”的策略。整体而言，行业仍处于去库存周期，上行还需时间。
存储芯片行业受到供给、需求、库存三者共同的影响，呈现出强周期的特点。又由于长尾效益的影响，企业通常在行业下行期选择扩产，行业称之为“逆周期投资”。历史上，三星电子惯用“逆周期投资”手段击败对手，一跃成为了如今的存储芯片巨头。自2023年以来，中国存储芯片企业长江存储、长鑫集成亦凭借着技术进步拉近和龙头公司的差距，开始了大规模的“逆周期投资”。
目前，中国厂商正接过逆周期投资的接力棒。根据长江存储的二期规划，其2025年产能约提升至30万片/月，约等于SK海力士NAND Flash产能，份额扩升至全球市场的10%。根据摩根士丹利，长鑫集成有望2025年达到36万片/月，实现全球DRAM市场15%的份额。国内两大存储公司在2025年产能较2024年均实现了较大程度增长，远期目标上，中国存储芯片将基本实现存储芯片的国产替代。
02 存储的未来
目前，存储芯片市场规模约占半导体器件市场的24%，预计在未来这一比例会继续攀升。存储基本可以视为半导体行业的大宗商品，因而存储的未来与半导体整体市场息息相关。目前，人工智能蓬勃发展给半导体行业带来了新的产业机会。
AI技术的快速发展正在从底层架构、性能需求和应用场景三个维度重塑存储行业。
AI 大模型训练对内存带宽需求呈指数级增长，传统 DDR 内存已无法满足需求，HBM应运而生。HBM(高带宽内存)通过 3D 堆叠技术将 DRAM 芯片垂直堆叠，最新的HBM3E可实现高达 819GB/s 的带宽，较 DDR5 提升 5 倍以上。目前，HBM出货已占据DRAM整体市场的14%。在AI服务器中，HBM的成本占比约为20%-30%，仅次于用于计算的AI芯片。
在经典的冯诺依曼架构中，计算机中的运算单元、存储器、控制单元是分离的，计算机的指令和数据存储在存储器中，计算机工作时需要读取存储器中的指令后执行。在20世纪90年代以来，CPU性能依据摩尔定律增长，而DRAM内存读取速度却并未提升，由此造成了“内存墙”现象。这一难题在AI训练中表现的尤为突出，大模型训练中，80%的事件消耗在数据搬运而非计算。为应对内存墙，产业做出了许多努力，比较突出的类型如存算一体、近存计算等，即在DRAM内/附近集成计算单元，减少数据搬运时间。此外，Groq公司的LPU芯片也提出了新的解决方案，它将体积大、速度快的SRAM存储芯片与计算单元集成，可以显著绕开内存墙限制，在部分大模型推理对比中，LPU较英伟达H100速度提升超过10倍，能耗仅为H100的1/10，单位算力成本降低90%。
软件也能显著改善存储架构。DeepSeek于2025年3月发布了3FS架构，通过端到端无缓存设计、分离式架构与全栈优化，重新定义了 AI 存储的技术范式。传统存储架构中，DRAM 作为缓存层缓解 HDD/SSD 的性能瓶颈，但3FS技术可以绕开DRAM，较传统并行文件系统提升3倍以上。此外，分布式架构使存储资源池化，支持跨节点透明访问，消除了传统架构中数据局部性的限制。
性能需求同样催生存储芯片进步，存储器正加速由HDD至企业级SSD转变。数据中心热数据占比提升，AI对存储性能、功耗及成本要求提升，数据中心存储介质从传统机械硬盘HDD(磁存储)向企业级固态硬盘SSD(半导体存储)过渡。根据IDC数据，预计28年全球企业级存储系统中全闪存阵列占比有望超50%；全球企业级SSD出货总容量有望从24年219EB增至28年517.6EB，对应出货量由24年26.2万个增至28年32.4万个，市场容量从24年262亿美元增加至28年324亿美元。
图表 2：2023-2028E企业级SSD全球市场规模(单位：亿美元)
数据来源：Wind、来觅数据整理
华为亦在最近预备发布新一代的磁电存储技术。磁电存储基于磁电耦合效应，通过电场直接调控磁性材料的磁化状态，实现数据的写入与读取。与传统依赖电流驱动的磁存储(如HDD)相比，显著降低功耗。磁电存储单盘容量可达 72TB，单机架容量超 10PB，通过高密度堆叠实现低成本扩展。
此外，闪迪最近推出了HBF存储(高带宽闪存)，它是一种类似HBM的产品，通过TSV技术将多个高性能闪存核心芯片堆叠，连接到可并行访问闪存子阵列的逻辑芯片。在AI推理方面，HBF能为大型 AI 模型存储提供有力支持，单 GPU 搭载 4TB 存储可直接加载 GPT-4 等大型 AI 模型，减少数据迁移延迟，满足 AI 推理对高容量、高带宽且成本相对较低的需求。HBF针对推理领域，或为NAND Flash的“HBM时刻”。
在下游应用上，亦有类似的产品。如华邦电子推出的CUBE存储，其运用 Chiplet 概念，将存储单元与主芯片通过 2.5D 或 3D 方式 Die-to-Die 合封为一颗芯片，不使用PCB走线，减少了传输过程中的信号损耗和延迟。CUBE专为边缘计算而生，主打中小容量、高带宽和低功耗，适合可穿戴设备、监控摄像头、协作机器人等推理场景。国内龙头厂商兆易创新也存在类似的WoW存储，其采用WoW封装，将 DRAM 晶圆垂直堆叠后通过中介层与SoC集成，聚焦端侧AI设备如AI手机、可穿戴设备等，旨在替代传统LPDDR方案，解决端侧存算分离的瓶颈。
在更小的AI可穿戴设备上，ePOP方案更为领先。ePOP方案将高性能的 eMMC(嵌入式多媒体存储卡)和 LPDDR封装在一个Package内，再通过POP封装方式垂直搭载在SoC主芯片上。相比传统的 eMMC和LPDDR 分离平铺在电路板上的方案，ePOP可节省大量PCB空间，减少电路连接也降低了功耗，可有效提升终端的续航时间。对智能手表、智能眼镜等对设备体积和功耗要求较高的终端产品， ePOP存储无疑提供了合适的解决方案。
03 存储芯片投融动态
存储芯片行业正处于技术创新与需求复苏的双重驱动期，2025年全球存储市场预计仍会维持双位数增长，预期将会突破2300亿美元。目前，AI数据中心相关的存储芯片市场仍然火热，而传统消费级市场表现相对疲弱。然而伴随着巨头减产、AI转向推理市场刺激下游需求、技术持续创新三重因素下，存储芯片市场会出现持续性复苏。
2024年以来，国内存储芯片取得了长足的进步。从长鑫集成接连量产LPDDR5、DDR5，进军HBM市场，再到长江存储子公司进入上市辅导，技术授权三星电子等，国内存储芯片已初步实现了国产替代。然而突破只是前菜，面对完全自主替代的长期目标，国内存储芯片还需要资本市场不断输血。2025年是国内存储芯片产能扩张的关键时期，我们认为龙头厂商扩产也将给上下游如主控芯片、存储模组等公司长足的进步空间，相关企业的融资也必将更加活跃。
下表是我们整理的2025年以来存储芯片发生的相关投融事件。2024年存储芯片领域发生多起大额融资事件，2025年尽管刚刚开年，但热度丝毫不减，目前已有数起亿元级融资事件。投融主要集中在存储芯片的上、下游环节，轮次分布相对比较均匀。
图表 3：2025年以来存储芯片部分投融事件
数据来源：来觅数据
本文转载自微信公众号“RimeData 来觅数据”，作者：来觅研究院；FOREXBNB编辑：徐文强。
