存储芯片:AI驱动下的超级周期与产业链
(来源:策略优基基)

2025年下半年,全球存储芯片市场已正式迈入由AI驱动的“超级周期”,其最显著的特征是“短缺”与“涨价”。与2024年原厂减产带来的短暂上行不同,本轮增长核心源于AI需求的爆发式增长。这一趋势不仅推动行业周期上行,更通过高端产能转移加剧供需失衡,催生新一轮存储超级周期。
一、存储芯片核心定义与分类
存储芯片(又称半导体存储器)是用于存储数字数据和信息的半导体器件,是各类电子设备实现数据留存与调用的核心组成部分。它的核心功能包括数据的写入、读取及长期或临时保存。按数据保存特性主要分为两类:
易失性存储芯片:需持续供电才能保持数据,若没有保存则断电后信息丢失,主要用于设备运行时的临时数据缓存,如动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)。其中DRAM是当前AI算力场景的核心耗材,HBM(高带宽内存)作为其高端形态,通过多层堆叠技术实现带宽跃升。
非易失性存储芯片:无需持续供电即可长期保存数据,适用于长期数据存储,常见类型如NAND Flash,常用于固态硬盘(SSD)、USB闪存盘等大容量数据储存,以及随机快读快取,容量较小的NOR flash存储。

二、2025年存储芯片两轮涨价周期
2025年存储芯片市场受AI需求与供需结构双重驱动,呈现清晰的两轮涨价周期,具体节点与动因如下:
第一轮涨价(2025年Q2):以NAND Flash为核心驱动。原厂闪迪于4月对NAND flash产品全面提价,根据TrendForce数据显示,第二季NAND Flash Wafer合约价季增10%-15%,Client SSD价格季增3%-8%(Enterprise SSD因产能调节价格持平)。此轮涨价主因是2024年Q4原厂减产效应显现,叠加PC(Windows 10停止支持换机潮)、智能手机及数据中心的库存回补需求集中释放。
第二轮涨价(2025年Q3-Q4):NAND与DRAM双品类共振。NAND flash端经上半年减产去化,闪迪、长江存储等陆续发布涨价函,行业预测Q3价格涨3%-8%、Q4续涨5%-10%;DRAM端因三星、美光将产能转向HBM,传统DDR4/LPDDR4X供应短缺,Q3一般型DRAM价格季增10%-15%、Q4预计涨8%-13%。值得注意的是,11月市场数据显示DDR5现货价格单周涨幅达30%,HBM领域更是迎来突破性进展——SK海力士与英伟达达成2026年HBM4供应协议,单价560美元/颗,较HBM3E涨幅超50%,远超行业预期。
两轮周期清晰反映出:AI技术普及与高端产能转移已取代传统供需调节,成为决定存储芯片价格走势的核心变量。

三、存储芯片产业链全景架构
存储芯片产业链呈垂直分工架构,从上游基础支撑到下游应用落地形成完整生态,各环节在AI浪潮下呈现新的发展特征:
1.上游:核心基础支撑层
为产业链提供关键材料、设备及IP支撑,技术壁垒高,国产化替代需求迫切:
半导体材料:12英寸硅片(存储芯片主流基底)、光刻胶、电子特气、CMP抛光材料等,高端领域仍依赖进口,但安集科技的氮化硅抛光液已应用于长鑫存储先进制程。
核心设备:涵盖DUV光刻机、刻蚀设备、PVD/CVD沉积设备,TSV(硅通孔)、Hybrid Bonding等先进封装设备因HBM需求激增成为增长点。
IP核设计:提供存储接口IP(如DDR5)、控制器IP等,是芯片设计效率提升的关键。
2. 中游:制造与封测核心层
存储芯片的设计、制造及封装测试,连接上下游的核心环节,技术与资本密集特征显著:
芯片设计:芯片设计是半导体产业链的核心环节,是决定芯片性能、功耗、成本的关键步骤。其核心目标是在满足性能指标的同时,实现高集成度与高可靠性。
芯片制造:主要有DRAM和NAND Flash等,技术壁垒与资本密集度体现强烈。国际龙头为三星、SK海力士、美光。三大巨头主导DRAM和NAND市场。从技术迭代来看,DRAM和NAND技术创新加速,尤其是HBM(高带宽内存)显著提升数据中心的数据处理速度,是AI应用的核心部件。具体来说,HBM属于DRAM存储芯片的一种,呈现出多层DRAM/DDR芯片垂直堆叠的形态。
封装测试:封装测试是连接芯片设计制造与终端应用的关键纽带,对保障芯片性能、可靠性及商业化落地至关重要。
3. 下游:终端应用驱动层
AI场景成绝对增长引擎
AI算力/数据中心场景:这是当前增长最强劲的领域。AI训练和推理催生了对HBM和高容量DRAM(DDR5)的巨大需求。
消费电子场景:目前手机存储和PC端是传统主力市场。Windows 10停止支持推动PC换机潮,Client SSD均价季增8%;手机存储容量普遍提升至1TB以及512GB成主流支撑需求。
智能汽车场景:随着自动驾驶级别提升和智能座舱普及,车规级存储芯片需求快速增长。自动驾驶域控制器需配备高可靠性DRAM。

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