存儲芯片作為最具有周期性的芯片品類之一，一向有著半導體行業的“晴雨表”之稱，但此次下行周期的下跌幅度和持續時間都超出了業界預期。近日，三星已經通知分銷商拒絕以低于當前價格出售DRAM芯片，市場或將迎來觸底反彈？
降價不如減產
DRAM作為存儲芯片的第一大品類，占據了全球存儲市場超一半的份額，可由于消費電子市場下行，大大減少了對存儲器產品的需求，導致本次市場下行的幅度超乎想象。根據TrendForce集邦咨詢發布的數據，2022年第四季度DRAM產業營收122.8億美元，環比下降32.5%，跌幅甚至超越第三季度的28.9%，已逼近2008年年底金融海嘯時單季36%的跌幅。預估2023年第一季度DRAM價格跌幅會收斂至13%~18%，但仍不見下行周期的終點。
如此冷峻的市場環境讓以存儲芯片為主要業務的廠商叫苦連連，首當其沖的就是行業的龍頭老大，占據約40%DRAM市場份額的三星。三星表示，2023年第一季度的合并銷售額約63萬億韓元（約合人民幣3267億元），同比下跌19%，合并營業利潤約6000億韓元（約合人民幣31.1億元），同比下跌95.8%——如此跌幅是時隔14年，也就是自2009年來第一次出現合并營業利潤跌破1萬億韓元的情況。而造成本次營收如此慘淡的原因是存儲芯片業務的進一步惡化。
數據來源：TrendForce集邦咨詢
重重經營壓力之下，一直號稱只降價不減產的三星，被迫發布聲明稱“將根據對公司已確保足夠數量以應對未來內存需求變化的評估，進行產線調整，將內存產量降低到有意義的水平，并優化已經在進行中的生產線運營。”這是自1998年金融危機以來，三星時隔25年首次制定正式減產方案。
賽迪顧問集成電路高級分析師楊俊剛向《中國電子報》記者表示，從目前市場的價格來看，銷售價格已經低于成本價，有的DRAM產品的價格已經同比降低了52%。如果按照容量來算，基本處于歷史最低價格，但是由于下游市場需求疲軟，在銷量上并沒有明顯的提升。“降價對市場銷售額的提升作用較小。現在SK海力士、美光等存儲器領先廠商紛紛通過減少產量、降低資本投資、降薪裁員等方式來減少因銷售經營帶來的影響。”楊俊剛說。
于是三星率先表示，寧愿減產，也不再接受降價。對此，芯謀研究高級分析師張彬磊認為，三星、SK海力士、美光等大廠只要減產，市場上的庫存短期內就不會上升，就可以達到擴大市場需求，回升市場價格的效果。
“三星此舉是正確的，SK海力士和美光應該立馬效仿，同時采取這個策略，這有助于DRAM市場回暖。”張彬磊說。
產能將轉向高端？
另一個值得注意的地方是三星此次的減產只針對DDR4DRAM，從而將更多產能轉向DDR5/LPDDR5。DDR5在性能上相對于DDR4具有較大的提升，主要表現在帶寬速度、單片芯片密度、工作頻率三個方面。因此DDR5更適用于數據中心、元宇宙、AI等新興領域的服務器產品。半導體廠商削減過剩的DRAM產品，提前儲備未來趨勢產品，有利于庫存水位的調整。
半導體行業專家張先揚表示，DDR5/LPDDR5對比DDR4利潤空間和溢價空間更大，三星旨在通過改變產品結構以改善營收，也表現了三星對DRAM市場的樂觀預期。綜合來看，2024年上半年DRAM市場情況依然嚴峻，但跌幅已趨收窄，在各大Foundry限產和需求市場逐漸回暖的背景下，預計到2024年年末DDR5/LPDDR5將取代大部分DDR4，DRAM市場有望在2024年第三或第四季度回暖。
目前，三星、SK海力士和美光在DRR5DRAM技術上的較量已經進入白熱化，各自都在不斷推出新的技術和產品，并且都已經進入市場。從合作對象來看，三大存儲芯片廠商在DDR5方面都已與英特爾和AMD等服務器處理芯片供應商合作，以便更好、更快地提高處理器芯片和存儲器芯片之間的兼容性。
除了DDR5，乘著AI領域發展東風的還有HBMDRAM。HBM對于高性能計算系統中的生成型AI運行起到至關重要的作用，因此受到了內存芯片行業的廣泛關注。目前最新的HBM3規格DRAM被認為是快速處理大量數據的理想產品。
2023年開年以來，三星、SK海力士的HBM訂單快速增加，價格也水漲船高。有消息稱，近期HBM3規格DRAM價格上漲了5倍。英偉達已經將SK海力士的HBM3安裝到其高性能GPUH100上，而H100已用于ChatGPT服務器。
4月20日，SK海力士宣布，首次實現垂直堆疊12個單品DRAM芯片，成功開發出最高容量24GB的HBM3DRAM新產品。SK海力士的工程師通過應用先進的批量回流模壓填充（MR-MUF）技術，提高了新產品的工藝效率和性能穩定性，同時通過硅通孔（TSV）技術，將單個DRAM芯片的厚度降低了40%，達到了與16GB產品相同的堆疊高度水平。SK海力士有關人士表示：“這款新品的內存容量比前一代產品增加50%的24GB封裝產品，將在下半年向市場供應，以滿足由AI聊天機器人行業帶動的高端內存產品的需求。”
盡管HBM具有出色的性能，但與一般DRAM相比，其應用較少。這是因為HBM復雜的生產過程，平均售價至少是DRAM的3倍。但AI服務的擴展正在扭轉這樣的局面。據悉，目前已經有超過2.5萬塊英偉達計算卡加入到了深度學習的訓練中。未來，隨著生成式AI需求增長，HBM的需求也將呈現出上揚態勢。