文 | 半导体产业纵横在线配资炒股
当前，NAND 闪存晶圆供应进一步收紧，部分产品 11 月份合同价格涨幅超过 60%。
内存价格上涨显著推高了消费电子产品的物料清单成本，导致智能手机、笔记本电脑、游戏机等设备出货量减少。
人工智能基础设施持续推动 NAND 闪存需求增长，全球排名前五的 NAND 闪存供应商的总营收环比增长 16.5%，接近 171 亿美元。
今年下半年来，存储涨价已经成为大众热议的话题。未来在线配资炒股，存储将怎么走？
SK 海力士的野心：AI
在最近自家举行的 SKAI Summit 2025 峰会上，SK 海力士 CEO 郭鲁正宣布了新的战略愿景："全线 AI 存储创造者"。并且给出了非常详细的产品路线图，涵盖了从 2026 年至 2031 年的时间跨度。
具体来看，SK 海力士有三个布局：定制化 HBM（Custom HBM）、AI DRAM（AI-D）和 AI NAND（AI-N）。
在 HBM 方面，SK 海力士将推出 HBM4 16 层堆叠产品，并从 HBM4E 开始供应定制化 HBM 解决方案。定制化 HBM 通过将协议和控制器从 XPU 芯片移至 HBM 基础裸片，为计算单元释放更多空间，显著降低接口能耗。
在 DRAM 领域，公司将推出 LPDDR5R 和 LPDDR6 等标准解决方案，同时引入全新的 AI DRAM 产品线。
NAND 方面，将推出 PCIe Gen6 企业级与客户端固态硬盘，以及 UFS 5.0 等标准解决方案。
2029-2031 年，HBM5 与 3D DRAM 问世。中长期规划中，SK 海力士将全面进入 HBM5 世代。通用 DRAM 领域将看到下一代 GDDR7、DDR6 以及晶体管结构发生重大变化的 3D DRAM 面世。NAND 部分将实现 400 层以上堆叠，并推出 PCIe Gen7 SSD 和 UFS 6.0 等产品。
第一步，定制化 HBM
谷歌第七代 TPU 即将量产。它的 HBM 由两家公司供应：SK 海力士和三星电子。
SK 海力士提供两种 HBM3E 芯片：8 层版本用于 TPU 7，12 层版本用于 TPU 7e。TPU 7e 是 TPU 7 的改进型，目标是提升能效。韩国投资证券预测，2025 年 SK 海力士在谷歌 TPU HBM 供应中占 56.6%，三星电子占 43.4%。Meritz Securities 预测 SK 海力士占比为 60%。
对于 HBM，SK 海力士有自己的见解。
SK 海力士认为，随着 AI 市场从商品化拓展到推论效率和优化，未来 HBM 也将从传统的产品演变为定制化的产品。定制化 HBM（Custom HBM）就是把 GPU 和 ASIC 的特定功能整合到 HBM 基座上的产品。这样做的结果有两个：一是让 GPU 或 ASIC 的性能发挥得更充分；二是减少 HBM 和处理器之间的数据传输功耗。
SK 海力士公开表示已收到美国"七巨头"成员的定制 HBM 请求，这七大巨头包括苹果、微软、谷歌、亚马逊、Nvidia、Meta 和特斯拉。华尔街分析师指出，定制化 HBM（cHBM）已经从曾经的被动元件转变为具备逻辑算力的主动部件，重塑存储的角色。
定制 HBM 已经成为存储巨头竞争的关键。
三星电子已在布局定制化 HBM，支持客户把自有 IP 集成到基底芯片中。美光表示，HBM4e 将体现公司业务范式的转变。HBM4e 可以为客户定制，这部分业务预计会改善公司业绩。
ASIC 厂商美满电子（Marvell）正与美光、三星和 SK 海力士合作，为下一代 XPU 定制 HBM 方案。该公司在其官网博客中写道："定制是芯片行业最大的趋势之一。到 2028 年，加速基础设施计算芯片市场将有 25% 的份额属于定制芯片。"
Meta 和英伟达正在探讨一种新方案：在 HBM 基底芯片中嵌入 GPU 核心。他们已就此与 SK 海力士和三星电子接触。这个方案属于定制化 HBM 的一部分。它的核心是把 GPU 运算单元直接放在 HBM 最下层的基底芯片里。目前 HBM 基底芯片只负责通信，HBM4 会在基底芯片中加入控制器。GPU 核心集成比控制器更进一步。
从市场层面来看，HBM 市场正在发生变化。过去以通用型产品为主，即厂商自主开发、量产、推向全行业的标准产品。现在开始转向定制化产品，即根据客户要求设计基底芯片，并配套供应。这个转变从 HBM4e 开始。
从存储企业的进度来看，三星电子和 SK 海力士都计划在 2026 年上半年完成 HBM4e 的开发。HBM4e 将用于英伟达" Rubin "平台的旗舰型号 R300。R300 计划在 2027 年发布。为配合发布时间，相关厂商正在推进研发，目标是在 2026 年下半年完成品质验证。
三家厂商的技术路径不同。三星电子自 HBM4 起使用自家代工厂工艺制造基底芯片。SK 海力士自 HBM4 起使用台积电代工工艺制造基底芯片。美光此前在 HBM4 中使用自有 DRAM 工艺制造基底芯片，现在正与台积电合作开发 HBM4e。
第二步，AI DRAM
根据 TrendForce 的数据，2025 年 DRAM 的资本支出预计为 537 亿美元，预计在 2026 年进一步成长至 613 亿美元，同比增长约 14%。
在 AI DRAM 细分场景中，SK 海力士进一步细化了三大方向。
第一，AI-D O（Optimization）的优化。类似MRDIMM、SOCAMM2、LPDDR5R等低功耗、高性能方案中，降低总体拥有成本（TCO）并提高营运效率。
MRDIMM 技术的出现，主要是解决数据传输速率的问题，即提升数据的运力。原理是，使用高速多路复用器或数据缓冲器来同时读取内存组并将数据传输到 CPU。
在美光和英特尔的联合测试中，研究人员使用英特尔 Hibench 基准测试套件中的 2.4TB 数据集进行测试。结果显示，在内存容量相同的情况下，MRDIMM 的运算效率相比 RDIMM 提高了 1.2 倍；使用容量翻倍的 TFF MRDIMM 时，运算效率更是提高了 1.7 倍，内存与存储之间的数据迁移减少了 10 倍。
SK 海力士在台积电北美技术论坛上，展示了三款面向先进服务器、速度可达 12800MT/s 的 MRDIMM 产品：标准板型、基于 1c nm DRAM 的款式容量可达 64GB；采用传统板型但基于更旧制程的型号容量可达 96GB；采用更高板型的产品容量则能进一步拓展到 256GB。
MRDIMM 技术不止 SK 海力士关注。
美光在 2024 年，全面推出了 MRDIMM，提供从 32GB 至 256GB 的广泛容量选项；三星公布了其 MRDIMM 产品方案，该方案通过结合两个 DDR5 组件，实现了现有 DRAM 组件带宽的翻倍，提供高达 8.8Gb/s 的数据传输速率。
第二，AI-D B（Breakthrough）的突破。这方面是克服"存储墙"的解决方案，这就包含了比较多的前沿技术了，比如CMM（CXL 内存模块）、PIM（Processing-In-Memory，存内计算）。
关于 PIM 方面，三星同样也在研究。今年，三星电子大师级专家孙教民（音译）表示，AI 产业对内存性能的需求已经超越了当前的开发速度，DRAM 厂商也在积极开发各种新技术以提升内存集成度。
三星认为，主要的下一代 DRAM 技术包括PIM、VCT（垂直晶体管通道）、CXL（Compute Express Link），以及LLW（低延迟、高带宽）DRAM 等。三星电子正针对不同的潜在客户和应用场景同步开发这些技术，为 AI 时代做好准备。
第三，AI-D E（Expansion）的扩展。SK 海力士的目的是，进一步扩展 DRAM 的使用案例，不仅限于数据中心，还扩展至机器人、移动端和工业自动化等领域，并且这个扩展的方案里包括 HBM。
第三步，AI NAND
根据 TrendForce 的数据，2025 年 NAND Flash 的资本支出预计为 211 亿美元，2026 年预计小幅增长至 222 亿美元，同比增长约 5%。
在 AI NAND 方面，SK 海力士同样提出了三个方向。
第一，AI-N P（Performance）是一款可在大规模 AI 推理环境中高效处理海量数据读写的解决方案。通过最小化 AI 计算与存储之间的瓶颈，大幅提升处理速度和能效。公司目前正在以全新架构设计 NAND 与控制器，计划于 2026 年底推出样品。
第二，AI-N B（Bandwidth）加大频宽。通过垂直堆叠半导体芯粒来扩大频宽，做为弥补 HBM 容量增长限制的解决方案。其关键在于将 HBM 的堆叠结构与高密度且具成本效益的 NAND 存储结合，也就是 HBF 技术。
HBF 技术上，SK 海力士可谓是大步前进。闪迪与 SK 海力士于今年 8 月签署了谅解备忘录，双方将共同制定 HBF 技术规范，并推动标准化。目标是在 2026 年下半年推出 HBF 存储器样品，首批采用 HBF 的 AI 人工智能推理设备样品预计将于 2027 年初上市。
三星也是有消息传来的，据报道，三星电子已启动其自有 HBF 产品的早期概念设计工作。报道称，三星计划利用其过去在类似技术和产品方面的研发经验，以满足面向数据中心的高带宽闪存日益增长的需求。不过该开发仍处于早期阶段，尚未确定详细的产品规格或量产时间表。
第三，AI-N D（Density）发展密度。SK 海力士的目标是将密度提高到 PB 级别，并实现一种结合 SSD 速度和 HDD 成本效益的存储解决方案。
结语
当前，存储市场再次进入上升周期。
近期新机普遍涨 100-300 元，这只是开始。闪迪 3 月、9 月两轮涨价后，11 月直接提价 50%，三星跟进部分产品涨幅超 60%，市场节奏彻底被带偏。存储业内预计，更大幅度的涨价还在后面。
这次由 AI 规模化应用导致的结构性、长周期缺货，完全超出所有人预期。AI 的影响下，"存力升级"须紧随追赶"算力升级"步伐。从场景来看，训练侧容量带宽需求全面提升，推理侧带宽需求突出。
未来，存储和 AI 的绑定只会越来越深。
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