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。
最后,存储是从算力到AI,乃至整个数字经济的承载实体,数字经济时代,存储是必须配置的重要方向。