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随着全球大型科技公司积极投资人工智能（AI）领域，面向AI的存储器需求持续增长。
本周四，韩国芯片巨头SK海力士（SK Hynix）公布了第二季度财报显示，本季度营收和营业利润均超越了去年第四季度最高业绩，创下了季度业绩历史新高。其DRAM和NAND闪存出货量均超出预期，由此创下了历史最高业绩。
当前存储器行业的主要技术路线分类与特点
存储器主要分为易失性存储器（Volatile Memory）和非易失性存储器（Non-volatile Memory）。在全球存储芯片市场中，DRAM和NAND Flash占据主导地位。2022年，两者分别占整体存储芯片市场规模的56.4%和40.1%，合计占比高达96.5%。随着人工智能（AI）技术的快速发展，高性能存储产品如高带宽内存（HBM）和大容量闪存等高端存储需求显著增长。
（图片来源：行行查数据库）
DRAM的基本结构与特点
DRAM的核心结构由阵列（Array）和外围电路（Periphery）两大部分组成。阵列部分负责数据存储，通过多层复杂设计实现高密度数据存放，涉及源节点接触（SNC）、位线（BL）、位线接触（BLC）以及字线（BWL）等关键组件。外围电路则负责数据的读取和写入操作，确保传输的准确性。此外，氮化钛（TiN）和零面积电容（ZAZ）等材料的应用进一步提升了DRAM的性能和可靠性。整体而言，DRAM的精巧设计使其各部分协同工作，保障了高效的数据存储与处理能力。
（图片来源：行行查数据库）
NAND闪存的结构及发展趋势
NAND闪存采用交替薄膜沉积技术形成堆栈结构，其核心组成部分包括单个存储单元、位线金属填充、接触金属填充以及阶梯状蚀刻等精密部件。随着技术的进步，NAND闪存的堆叠层数从早期的24层逐步增加至未来的1000层以上。这一发展不仅显著提高了存储密度，还优化了生产成本。预计从2024年到2034年，NAND闪存市场的复合年增长率（CAGR）将达到约4%，展现出强劲的增长潜力。这反映了市场需求的持续扩大和技术革新的驱动作用，为行业发展提供了广阔空间。
（图片来源：行行查数据库）
数据来源：行行查 | 行业研究数据库 www.hanghangcha.com
全球存储器市场规模及增长驱动力
根据行行查数据，2025年全球存储器市场规模预计将超过1600亿美元。主要增长驱动力来自AI、数据中心和消费电子等应用场景。AI市场的快速发展对高性能存储需求持续增加，尤其是HBM和大容量闪存等高端产品的需求显著提升。同时，数据中心和AI处理器对高性能存储器的需求也在不断攀升，推动了HBM市场的快速增长。
（图片来源：行行查数据库）
存储器产业链的关键环节
存储器产业链可分为上游、中游和下游三个主要环节：
（图片来源：行行查数据库）
上游环节：涵盖存储芯片的原材料供应和制造设备，包括硅片、光刻胶、抛光材料、光刻机、检测与测试设备等。
中游环节：聚焦于存储芯片的设计、制造和销售，主要包括易失性存储芯片（如DRAM和SRAM）和非易失性存储芯片（如NAND Flash和NOR Flash）。
下游环节：涉及存储芯片的应用场景和终端市场，包括消费电子、汽车电子、高新科技、信息通信和物联网等。
各环节的技术壁垒与国产化进展
上游环节：技术壁垒集中在先进的制造技术和设备上，例如极紫外光刻（EUV）技术和双图案化技术。国内企业在此领域起步较晚，但受益于国家政策支持和技术引进，长江存储和长鑫存储等企业已在NAND Flash和DRAM领域取得显著进展。
中游环节：技术壁垒体现在芯片设计和制造工艺上。长江存储在3D NAND Flash领域实现突破，而长鑫存储在DRAM技术上也有所建树。这些企业通过持续迭代，逐渐在国际市场上占据一定份额。
下游环节：技术壁垒主要在于应用场景的适配与优化。国内企业在消费电子和汽车电子等领域已具备一定竞争力，但在高端应用如数据中心和AI处理器方面仍有较大提升空间。
主要厂商的竞争格局
2025年，全球存储器市场仍由三星、SK海力士和美光等国际巨头主导。其中，三星电子以39.5%的市场份额位居首位，SK海力士和美光分别占据27.6%和16.2%的市场份额。国内厂商如长江存储和长鑫存储虽然市场份额较小，但凭借技术突破和市场拓展，正逐步缩小与国际巨头的差距。
（图片来源：行行查数据库）
存储器行业的商业模式与技术趋势
未来，存储器行业将在商业模式和技术方向上呈现新趋势，其中存算一体技术备受关注。该技术通过在存储器中嵌入计算能力，将数据存储与计算融合在同一芯片的同一区域，彻底消除冯·诺依曼架构瓶颈，特别适用于深度学习神经网络等大数据量并行运算场景。此外，存内计算（PIM，Processing in-memory）作为一种新型运算架构，通过将存储和计算结合，在存储单元中直接完成计算任务，大幅减少数据搬移带来的开销，解决传统芯片运行AI算法时的“存储墙”和“功耗墙”问题，可数十倍甚至百倍提高AI运算效率，同时降低成本。
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