中信证券:AI时代的存力腾飞 HBM与传统存储共振

在AI大模型时代云端、终端算力双重爆发的带动下,存储行业将从涨价修复周期转向技术成长共振的新周期。

智通财经APP获悉,中信证券发布研报称,在AI大模型时代云端、终端算力双重爆发的带动下,存储行业将从涨价修复周期转向技术成长共振的新周期。云端角度,HBM高带宽特性能够满足AI算力芯片高速传输需求,与AI算力规模快速扩容相辅相成,带动TSV、2.5D封装(CoWoS)需求;此外企业级内存条和SSD需求亦同步攀升。终端角度,端侧大模型落地带动SoC算力提升,内存作为算力的核心配套,对其规格、容量均提出更高的要求。对于新型存储HBM,建议关注布局先进封装的封测厂商、半导体设备厂商;对于传统存储DRAM/NAND Flash,建议关注受益DDR5渗透的内存配套芯片厂商,以及布局企业级内存模组的头部模组厂商。

中信证券主要观点如下:

AI云端、终端快速成长,带动存储需求升级。

云端角度,作为大模型训练主战场,智能算力规模快速扩容,高带宽存储器(High Bandwidth Memory,HBM)作为新型存储器的子类别,能够解决AI算力芯片性能发挥最大痛点——“存储墙”,实现高速传输,市场需求快速爆发,该行测算到2026年全球HBM容量需求超21亿GB,占DRAM总容量需求将从2023年的不足1%增长至超5%;终端角度,在混合AI趋势下,端侧大模型落地带动SoC算力升级,内存作为算力的核心配套升级重要性凸显,该行测算单纯考虑AI带动下,预计到2026年PC/智能手机市场DRAM容量总需求相对于2023年将增长54%/43%。此外AI数据量大幅增长亦带来企业级超高容量SSD的需求激增。

HBM(新型存储):HBM需求爆发进行时,技术创新为供应链带来新增量。

技术来看,HBM创新采用3D堆叠和2.5D先进封装技术,通过TSV/Microbump实现芯片间垂直方向的互联,大幅增加了I/O接口数量、提高带宽,再通过2.5D CoWoS封装和AI算力芯片结合,充分释放算力性能。需求来看,TrendForce估算2023年市场上主流AI芯片搭载HBM总容量达2.9亿GB;随AI算力芯片快速迭代,配套HBM容量升级明显,该行测算2024、2025年全球HBM容量需求年化增长超100%,占DRAM总容量需求将从2023年的不足1%增长至超5%。供应链角度,

1)海外方面,目前三大原厂SK海力士、三星电子、美光科技几乎垄断全球HBM供应,根据TrendForce,2022年三家市场份额分别为50%/40%/10%。面对需求爆发式增长,三大原厂与先进封装厂商配合加速扩产和产品迭代,根据各厂商公告进度,目前HBM3E美光科技量产进度和SK海力士基本拉齐;

2)国内方面,该行认为后续在本土高端封测厂商和设备厂商的配合下,国内DRAM存储原厂有望跟进HBM产品,对半导体设备产生增量需求。综合来看,在需求与叠加技术创新周期的双重叠加下,HBM原厂、先进封装、半导体设备、半导体材料等环节公司均有望持续受益。

DRAM/NAND(传统存储):AI渗透率提升贡献中长期重要增量,打开云端、终端传统存储需求空间。

云端角度,AI服务器海量的训练/推理任务处理和资源调度工作,以及巨量的数据存储需求也带动与CPU配套的内存条(DRAM)和企业级SSD(NAND Flash)规格、容量升级。该行测算在AI服务器拉动下,2026年整体服务器内存(DRAM)/SSD(NAND)需求容量将分别增长至139/1755亿GB,AI服务器需求占比从14%/11%提升至36%/34%。终端角度,该行预计未来2年端侧搭载百亿以上参数大模型的PC、手机将集中问世,端侧AI渗透率提升,综合考虑到推理计算的量化压缩以及其他程序后台调用等需求,终端设备存储容量升级需求明显。该行测算单纯考虑AI带动下,2026年PC/智能手机市场DRAM容量总需求相对于2023年将增长54%/43%。综合来看,该行看好在云端DDR5渗透率提升及对企业级存储模组的需求,国内存储配套芯片厂商和头部存储模组厂商有望持续受益。

投资策略:

AIGC推动AI服务器、端侧AI渗透率快速增长,带动存力升级,提振新型存储HBM、传统主流存储DRAM/NAND Flash需求,该行认为存储行业将迎来新的重要成长机遇。

HBM领域,1)存储原厂:HBM原厂核心受益;2)布局先进封装的厂商;3)材料和设备环节相关厂商:HBM制造核心为TSV和先进封装工艺,该行认为布局相关环节设备的厂商有望核心受益。

DRAM/NAND Flash领域,1)存储配套芯片:AI服务器对内存性能的要求有望加速DDR5渗透,国内DDR5存储配套芯片厂商有望持续受益;2)存储模组:AI服务器需求爆发,带动企业级内存模组、SSD的需求增长,国内存储模组厂商在企业级市场份额相对较低,目前头部厂商正积极进行产品拓展及客户导入,未来国产替代空间广阔。

风险因素:

全球宏观经济复苏不及预期;端侧AI产品出货量不及预期;算力升级进度不及预期;大模型迭代速度不及预期;存储芯片价格波动的风险;国际政治经济环境风险。

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