我們認爲，在AI大模型時代雲端、終端算力雙重爆發的帶動下，存儲行業將從漲價修復周期轉向技術成長共振的新周期。雲端角度，HBM高帶寬特性能夠滿足AI算力芯片高速傳輸需求，與AI算力規模快速擴容相輔相成，帶動TSV、2.5D封裝(CoWoS)需求；此外企業級內存條和SSD需求亦同步攀升。終端角度，端側大模型落地帶動SoC算力提升，內存作爲算力的核心配套，對其規格、容量均提出更高的要求。對於新型存儲HBM，我們建議關注布局先進封裝的封測廠商、半導體設備廠商；對於傳統存儲DRAM/NAND Flash，我們建議關注受益DDR5滲透的內存配套芯片廠商，以及布局企業級內存模組的頭部模組廠商。
▍AI雲端、終端快速成長，帶動存儲需求升級。
雲端角度，作爲大模型訓練主战場，智能算力規模快速擴容，高帶寬存儲器（High Bandwidth Memory，HBM）作爲新型存儲器的子類別，能夠解決AI算力芯片性能發揮最大痛點——“存儲牆”，實現高速傳輸，市場需求快速爆發，我們測算到2026年全球HBM容量需求超21億GB，佔DRAM總容量需求將從2023年的不足1%增長至超5%；終端角度，在混合AI趨勢下，端側大模型落地帶動SoC算力升級，內存作爲算力的核心配套升級重要性凸顯，我們測算單純考慮AI帶動下，預計到2026年PC/智能手機市場DRAM容量總需求相對於2023年將增長54%/43%。此外AI數據量大幅增長亦帶來企業級超高容量SSD的需求激增。
▍HBM（新型存儲）：HBM需求爆發進行時，技術創新爲供應鏈帶來新增量。
技術來看，HBM創新採用3D堆疊和2.5D先進封裝技術，通過TSV/Microbump實現芯片間垂直方向的互聯，大幅增加了I/O接口數量、提高帶寬，再通過2.5D CoWoS封裝和AI算力芯片結合，充分釋放算力性能。需求來看，TrendForce估算2023年市場上主流AI芯片搭載HBM總容量達2.9億GB；隨AI算力芯片快速迭代，配套HBM容量升級明顯，我們測算2024、2025年全球HBM容量需求年化增長超100%，佔DRAM總容量需求將從2023年的不足1%增長至超5%。供應鏈角度，
1）海外方面，目前三大原廠SK海力士、三星電子、美光科技幾乎壟斷全球HBM供應，根據TrendForce，2022年三家市場份額分別爲50%/40%/10%。面對需求爆發式增長，三大原廠與先進封裝廠商配合加速擴產和產品迭代，根據各廠商公告進度，目前HBM3E美光科技量產進度和SK海力士基本拉齊；
2）國內方面，我們認爲後續在本土高端封測廠商和設備廠商的配合下，國內DRAM存儲原廠有望跟進HBM產品，對半導體設備產生增量需求。綜合來看，在需求與疊加技術創新周期的雙重疊加下，HBM原廠、先進封裝、半導體設備、半導體材料等環節公司均有望持續受益。
▍DRAM/NAND（傳統存儲）：AI滲透率提升貢獻中長期重要增量，打开雲端、終端傳統存儲需求空間。
雲端角度，AI服務器海量的訓練/推理任務處理和資源調度工作，以及巨量的數據存儲需求也帶動與CPU配套的內存條（DRAM）和企業級SSD（NAND Flash）規格、容量升級。我們測算在AI服務器拉動下，2026年整體服務器內存（DRAM）/SSD（NAND）需求容量將分別增長至139/1755億GB，AI服務器需求佔比從14%/11%提升至36%/34%。終端角度，我們預計未來2年端側搭載百億以上參數大模型的PC、手機將集中問世，端側AI滲透率提升，綜合考慮到推理計算的量化壓縮以及其他程序後台調用等需求，終端設備存儲容量升級需求明顯。我們測算單純考慮AI帶動下，2026年PC/智能手機市場DRAM容量總需求相對於2023年將增長54%/43%。綜合來看，我們看好在雲端DDR5滲透率提升及對企業級存儲模組的需求，國內存儲配套芯片廠商和頭部存儲模組廠商有望持續受益。
▍風險因素：
全球宏觀經濟復蘇不及預期；端側AI產品出貨量不及預期；算力升級進度不及預期；大模型迭代速度不及預期；存儲芯片價格波動的風險；國際政治經濟環境風險。
▍投資策略：
AIGC推動AI服務器、端側AI滲透率快速增長，帶動存力升級，提振新型存儲HBM、傳統主流存儲DRAM/NAND Flash需求，我們認爲存儲行業將迎來新的重要成長機遇。
HBM領域，1）存儲原廠：HBM原廠核心受益；2）布局先進封裝的廠商；3）材料和設備環節相關廠商：HBM制造核心爲TSV和先進封裝工藝，我們認爲布局相關環節設備的廠商有望核心受益。
DRAM/NAND Flash領域，1）存儲配套芯片：AI服務器對內存性能的要求有望加速DDR5滲透，國內DDR5存儲配套芯片廠商有望持續受益；2）存儲模組：AI服務器需求爆發，帶動企業級內存模組、SSD的需求增長，國內存儲模組廠商在企業級市場份額相對較低，目前頭部廠商正積極進行產品拓展及客戶導入，未來國產替代空間廣闊。
注：本文節選自中信證券研究部已於2024年4月17日發布的《電子行業存儲板塊專題—AI時代的存力騰飛，HBM與傳統存儲共振》報告，分析師：徐濤S1010517080003、雷俊成S1010520050003、王子源S1010521090002、程子盈S1010523030002
標題：中信證券：AI時代的存力騰飛，HBM與傳統存儲共振
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