HBM如日中天,中國如何彎道超車?看三星歷史,摸著石頭過河

知識就是力量,知識就是財富。找到第一源動力,學以致用,正向循環。

背景:算力叢集網路的發展目前瓶頸在儲存,AI帶火了HBM,輝達帶飛了SK海力士。在三星、海力士和美光三分天下的格局下,中國廠家如何能彎道超車,突出重圍?


長江儲存,合肥長鑫,兆易創新,福建晉華,東芯股份,佰維儲存,誰能成為帶頭大哥,帶領中國廠家與美國一決高下?

-----會議紀要-----

一、會議基本資訊

會議主題:科技錨—儲存&HBM產業專題

會議時間:2024 年 11月 30日 20:00-21:30

會議地點:騰訊線上會議

會議主持:錨主

參會人員:使用者共105人

二、主要內容

1、內容框架:錨主主講

Ø  產業:儲存產業洞察

Ø  產品:HBM產業鏈洞察

Ø  公司:HBM產業那些公司是核心價值標的?

Ø  產業鏈:中國半導體產業叢集未來在那裡,深圳,上海,北京?

Ø  機會:中國資產錨機會點在那裡

2、 主要內容:

(1)儲存產業概況

行業特徵:標準化程度高、粘性差、重資本投入、強周期、成本為王、高壟斷。

產品需求: 人工智慧時代,計算和儲存同等重要,即存算一體,卷完計算,就開始卷儲存了。HBM是未來三年的趨勢,其特性聚焦大容量、高速存取、不被篡改的安全性、異地容災的可靠性等。

行業周期:儲存周期比半導體強,波動更大,約三四年一個周期。類豬周期行業,三年不開張,開張吃五年。股價和儲存周期密切相關,對於強周期產業,庫存是個雙刃劍,需關注庫存和價格的重大訊號變化。

市場空間:在半導體產品中,儲存市場空間約佔20%,市場空間約1000億-1500億,僅次於處理器。CAGR超過10%增長,應用場景覆蓋千行百業,是AI產業是關鍵相關產業。

技術門檻:標準化程度高,技術門檻低,使用者粘性差。

產業政策:跟隨半導體產業政策,大力支援,重資本投入,拼的是國家實力。由於周期性、技術代際、重資產等特性,投資也需謹慎。

市場格局:市場格局是高壟斷的,從戰國七雄到三星、美光、海力士三分天下,隨著中國廠家異軍突起,中國未來肯定會佔一席之地。在國家層面,從美日爭霸逐漸到中美對抗,在中美對抗過程中,中國不可避免受到制裁等影響。

商業模式:以IDM為主,設計代工一條龍。成本優先,質量次之,迭代速度是核心競爭力。

(2)HBM產業鏈

產業鏈:跟隨半導產業鏈,以IDM垂直整合為主,應用場景以消費電子和汽車工業為主。半導體儲存器產業鏈主要包括儲存晶圓原廠、主控晶片廠商、封裝測試廠商、儲存器模組廠商及下游終端應用等。中國晶圓廠,持續擴容,自用+代工模式是主流,未來以Fabless為主。


市場格局:海力士一家獨大,美光落後。中國暫無廠家實現,中國被制裁,國產替代將加速,合肥長鑫和長江儲存雙雄,HBM存在彎道超車機會。

Ø三星:國民企業,美國控股,IDM一條龍打造三星帝國;

ØSK海力士:財團投資成功的榜樣,聚焦儲存領域,大力出奇蹟;

Ø美光:美系儲存火種,美國政府排頭兵,全球攪屎棍;

Ø合肥長鑫:合肥創投成功案例,兆易創新深度參與,華為重點支援;

Ø長江儲存:武漢投資成功案例,紫光深度參與支援;



HBM路標:目前NAND是主流,HBM是未來。HBM路標,持續提升頻寬和介面速率,提升AI叢集訓練效率,GDDR滿足高頻寬需求的能力已經開始減弱了。

HBM核心競爭力:先進封裝是未來迭代方向,從2.5D到3D封裝,通過堆疊方式實現,先進封裝是最大的變數,關注製程的良率和產能指標。國內頭部封裝測試廠商中,長電科技和華潤微合併。

(3)半導體產業叢集

第一批三個試點城市,北京(北京亦莊)、上海(上海電氣)、深圳(深創投)各有優勢。產業叢集的發展,與國家意志、營商環節、產業政策、產業叢集、人才生態等條件息息相關,客觀來說,深圳半導體行業規模大,政府動作快且注重產業集權建設,在處理程序上,深圳相對跑的快。北京和上海產業叢集規模不足,聲量較小。

北京模式:對政策敏感,跟隨國家產業資本投資,主要模式政府產業資本投資+政策扶持+上市。

上海模式:國有產業資本+區級投資+國企投資,資本運作為主(生意)。

深圳模式:政府資本+社會資本雙輪驅動,產業資本與重組並重,注重產業叢集建設

(4)問題解答:如有其他問題,歡迎在星球留言提問。

Q:存算一體化,主要拼的是成本和效率嗎?國企感覺做的也不是很好。

首先拼的是介面速率,也就是效率,第二拼的是成本。現在階段不拼成本,先看性能怎麼樣,再看產能。參考海力士。

國企很難做好,一是制度上的原因,二是沒有解決利益分配的問題,很難啟動人的主觀能動性。國企更多求穩!

Q:HBM國產還是有瓶頸的,未來可能有那些企業呢?

長江儲存可能不行,合肥長鑫大機率可能做出來。美國最近出台政策進行限制高性能儲存,就像制裁當年GPU一樣。現在算力技術限制不住了,只能通過限制高性能儲存等去限制算力叢集網路的能力。 (科技錨)