存力：AI和数字经济的基石-韭研公社

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存力：AI和数字经济的基石

开车的船长

2023-02-13 23:38:37

前一篇文章聊到，算力是AI和数字经济的生产力，这篇文章来聊一聊存力。存力很长时间以来被市场忽视，当前火热的GPU研究报告也表明了目前市场重算力而轻存力，但存力却是我们当前所讨论一切的基石。

存力当前的表现形式是半导体存储芯片，考虑到其在服务器中的价值量，服务器市场需求的快速增长，以及国内厂商正处于市场进入期三个因素，国内存储厂商短期成长性有望是数字经济硬件细分领域中最优，预期差较大。

1.什么是存力？

存力是AI和数据经济的基石，数字经济时代，采集的数据进行存储，从而给数据分析和应用提供"原材料"，将数据进行妥善、安全的存储，依赖于数据存储的综合能力，也即数据存力。

目前存力的主要表现形式是各类半导体存储芯片，可以分为非易失性存储芯片和易失性存储芯片。

易失性存储芯片分为DRAM和SRAM：DRAM具有读写速度慢、成本低的特点，常用于容量大的主存，如 PC、手机、服务器内存等，也是整个存储芯片市场占比最大的产品（如DDR4等），2020 年全球规模在650亿美元左右。SRAM 则具有制造成本高、读写速度快的特点，常用作高速缓冲存储器，如CPU的一、二级缓存等，全球市场规模相对较小，仅约数亿美元。

非易失性存储芯片中 Flash(闪存)芯片占比最大，具体又分为NOR Flash 和NAND Flash：NAND Flash即数据型闪存芯片，全球市场规模约 550 亿美元，其中主要为大容量NAND Flash，多应用于大容量数据存储(如固态硬盘 SSD)。NOR Flash 即代码型闪存芯片，特点在于读取速度快、可靠性强、寿命长，主要用来存储代码及少量数据，全球市场规模约25亿美元。

简单总结一下，存储芯片中DRAM（如DDR4等）和NAND Flash占据了存储芯片中绝大部分市场。

2.存储在AI服务器上的应用

存储芯片在AI服务上的应用主要体现在闪存（DDR4，DDR5等）和存储（固态硬盘SSD等）上，其价值量仅低于GPU芯片，约占AI服务器价值量的20%。以浪潮AI服务器NF5688M6为例，配备了8颗GPU，2颗CPU，支持32条DDR4内存，8块或16块SSD内存。

数据中心是由计算部件（GPU等）、互连部件（网络模块等）和存储部件（存储芯片等）组成的，当前人们的关注点聚焦在计算或者网络上，反应在二级市场上是对于GPU和光通讯模块的追捧，对于存储这块关注度较低，但其短期成长性有望是细分领域中最优，预期差较大。

参考20年数据中心各细分领域价值量，机房：服务器：网络设备：光模块大约为 15：72：3.3：2.6（对应 16%：77%：4%：3%）的关系。其中对服务器价值量按照计算：存储为8：2进行拆分，细分下来计算芯片：存储芯片：光模块价值量大约为57.6：14.4：2.6（对应58%：14%：3%），存储芯片价值量大约是光模块的5倍。

另外不同于GPU领域国外厂商独霸市场，国内厂商进入还需较长时间，光通讯模块国内厂商已占据优势（国内厂商全球市场份额2021超过50%），成长性有限；存储芯片服务器领域国内厂商正处于市场进入期（国内厂商SSD服务器存储2021全球市场份额10%），叠加市场快速增长（根据 Trendforce，2021-2025 年，数据中心对 DRAM 及 NAND 的需求复合增速分别达到 30%/50%），23年业绩有望反应迅速，短期成长性更好。

这里以江波龙为例，其在22年底发布了其首款企业级规格的SSD，企业级RDIMM内存条（DDR4）开始批量出货，即将推出企业级DDR5产品。