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　　存储芯片是一种用于存储数据和程序的半导体集成电路，是各类电子设备实现数据存储功能的关键部件。存储产品广泛应用于各种消费电子产品、企业级数据中心、云计算平台以及高性能计算系统中。DRAM 与 NAND Flash 仍是半导体存储的主流市场，其中，DRAM市场规模占比约为 55.9%，NAND Flash 占比约为 44.0%。

　　1）DRAM 具有高速度和较低的延迟，主要用于临时存储数据。它需要持续的电力支持，一旦电源中断，存储的数据将会丢失。因此，它通常用于对实时性要求较高的系统中，如计算机内存、服务器缓存和 GPU 中的高速数据存储。随着数据密集型应用的增加，尤其是 AI、深度学习以及 HPC，对 DRAM 的需求也在不断增长。

　　2）NAND Flash是一种非易失性存储技术，广泛应用于 SSD、USB 闪存、智能手机等消费电子产品中，成为消费电子和企业存储系统中的主要存储介质。目前，NAND Flash 在数据中心、云计算以及移动设备中都占据着重要位置，推动着存储市场的快速发展。

　　3）在嵌入式存储方面，eMMC和UFS是广泛应用于智能手机、智能穿戴设备、汽车电子等产品中的两种主要存储解决方案。与 eMMC 相比，UFS 具有更强的传输能力和更低的功耗，使得其在对性能和电池续航有严格要求的设备中表现出色。

　　存储芯片下游应用领域众多，其中，手机占比最多，达 38.7%，其次分别为服务器、电脑、消费电子、显卡，占比分别为 15.0%、12.9%、9.4%、7.4%。5G 时代的到来以及数字经济的发展，带来了大量的数据存储需求，全球所产生的数据需求量呈现持续爆发性增长的趋势。存储芯片决定手机、电脑、平板等设备的可存储数据量、运行速度以及软件流畅度。数据中心、服务器依靠存储芯片存储海量数据，满足互联网服务、云计算等业务需求。随着全球对智能手机、电脑、智能可穿戴设备等移动智能终端以及数据中心服务器的需求不断上升，全球存储器市场规模随之不断扩大。

　　存储行业是一个高度技术密集和资本密集的产业，通常采用 IDM 模式经营。存储涉及的技术环节和市场分工非常复杂，从技术Kaiyun体育官方网站 开云登录网站研发、生产制造到产品封装与应用部署。存储产业链通常分为几个关键环节，包括存储芯片设计、晶圆生产、封装与测试、系统集成等。与逻辑芯片产业链纵向分工不同，半导体存储器由于布图设计与晶圆制造的技术结合更为紧密，因此主要晶圆厂仍采用 IDM 模式经营。

　　下游应用的多样性以及客户的分散性的存在，促使存储原厂和独立存储器供应商共存局面出现。存储原厂的竞争重心在于创新晶圆 I开云网址 kaiyun官方入口C 设计与提升晶圆制程，在产品应用领域，囿于产品化成本等要素限制，原厂仅能聚焦具有大宗数据存储需求的行业和客户（如智能手机、个人电脑及服务器行业的头部客户）。存储原厂的目标市场之外，仍存在极为广泛的应用场景和市场需求，包括细分行业存储需求（如工业控制、商用设备、汽车电子、网络通信设备、家用电器、影像监控、物联网硬件等）以及主流应用市场中小客户的需求。

　　产业链构成及特征导致存储行业的竞争格局呈现出较高的市场集中度。这些大厂通常通过垂直整合的方式控制了从存储芯片设计到生产、封装等各个环节，从而在技术研发、市场份额和定价策略上占据主导地位。在 DRAM 市场中，三星、SK 海力士、美光三大厂商占据了全球市场的绝大部分份额。这三家公司凭借强大的研发能力和生产规模，在全球 DRAM市场上形成了寡头垄断格局。虽然 NAND Flash 市场的竞争格局相比 DRAM 稍微分散，但依然由三星、SK 海力士、美光、铠侠等大厂主导。新兴的中国存储厂商如长江存储、长鑫存储等也开始崭露头角，在取得了一定的市场份额。

　　存储市场周期性特征较为显著，当前处于周期上行期。过往数据来看，全球存储市场在2020 年和 2021 年经历了高速增长，主要得益于存储工艺技术不断成熟、存储原厂产能扩张、终端开云网址 kaiyun官方入口消费需求扩大等供、需两端双重刺激。2021 年全球半导体经历产能短缺的危机，下游模组厂商在确保市场份额的基础上，不断追加订单扩充库存，带动全球存储芯片市场规模大幅增长。2022 年受宏观环境、俄乌冲突等影响，半导体存储行业迎来周期下行，终端消费电子需求及出货量出现下滑。但经过周期调整，上游原厂减产后库存压力释放、供给削减，叠加下游需求回暖，消费电子、AI 服务器等市场景气度提升，多因素推动下，2024 年存储行业市场规模显著回升，迎来新一轮上行周期。

　　AI 大时代对存储的需求呈现爆发式增长。随着人工智能技术的普及，特别是在深度学习、图像识别、自然语言处理等数据密集型应用领域，存储的需求呈现爆炸式增长。AI 算法的训练和推理阶段通常需要处理大规模的数据集，这对存储产品的带宽和延迟提出了严峻的挑战。为满足 AI 应用对存储的高带宽、低延迟和高性能的需求，HBM（高带宽存储器）、LPDDR（低功耗双数据速率内存）以及 SSD（固态硬盘）等高性能存储技术的需求持续增长。

　　生成式 AI 在端侧的集成，正在引领智能手机行业变革，AI 手机将有力推动单机存储容量再次升级。存储是 AI 手机硬件升级的关键一环，大模型运行需驻留在内存中，每次处理生成式 AI 任务都将涉及到海量数据的搬运，对手机内存和闪存的容量和性能都有着更高要求。AI 手机有望成为自在交互、智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理，以为用户提供更好的体验，当前各大手机厂商都在积极探索 AI 技术在产品中的应用，例如苹果推出“Apple Intelligence”，小米推出“超级小爱”，华为推出“盘古大模型”等，功能体验的升级有望带动 AI 手机的需求，根据 Counterpoint 预测，2024 年全球 AI 手机出货量有望超 1 亿部，2027 年全球 AI 手机渗透率约 40% ，出货量有望达 5.22 亿部。

　　AIPC 兴起，带动大容量存储需求。相较于其他终端，PC 具有大屏幕和更高分辨率、多任务处理、键鼠交互、大容量存储等优势，因此 AIPC 不但有望成为个人生活助理，还能够成为生产力工具，大幅提升工作效率，特别是 DeepSeek 在 NPU 上的优化应用，使得大规模的 AI 模型能够直接集成到个人电脑及其他智能设备上，为用户带来更强大、便捷的使用体验。据 Canalys 预测，2025 年全球 AIPC 出货量将超过 1 亿台，占 PC 总出货量的 40%，2024-2028 年 CAGR 将达到 44%。基于大模型的算力需求，AIPC 对搭载高容量先进制程 DRAM产品的需求增加，同时为了有效管理 PC 上运行的 AI 数据，也会增加对 NAND 产品的需求，微软表示，AIPC 上基础 AI 模型需要 16GB 内存，标准 AI 模型则需要 32GB 内存，高级 AI模型则要求 64GB 内存或更多。从当前各大厂商推出的 AIPC 来看，其存储配置相较于普通PC 大幅升级，AIPC 一般配置 32GB 内存容量，固态硬盘多为 1TB，部分 AIPC 甚至搭载 2TB大固态硬盘，而普通 PC 多用 16GB 内存，固态硬盘在 512G-1TB 不等。