存储芯片七大核心赛道梳理（附龙头名单）

摘要：存储芯片作为半导体产业规模最大的分支之一，2024年全球市场销售额约1,655亿美元，占半导体总规模逾四分之一。存储芯片主要包括内存(如DRAM)和闪存(如NAND Flash)两大类，其中DRAM和NAND合计几乎囊括了90%以上的存储市场规模。

一、行业简介

存储芯片作为半导体产业规模最大的分支之一，2024年全球市场销售额约1,655亿美元，占半导体总规模逾四分之一。存储芯片主要包括内存(如DRAM)和闪存(如NAND Flash)两大类，其中DRAM和NAND合计几乎囊括了90%以上的存储市场规模。

长期以来，三星、SK海力士、美光等美韩日巨头主导着存储芯片供应，DRAM市场前五厂商合计份额高达95.7%，NAND Flash前五厂商也占据了92.7%的份额。这使存储领域形成寡头垄断格局，产业周期波动幅度远超半导体行业平均水平。

存储芯片产业具有显著的周期性：供需失衡时价格暴涨，产能过剩时行情低迷。不过随着AI和大数据等新应用不断涌现，存储芯片行业的需求来源和成长逻辑已经有了明显变化，增长不再只是靠传统的行业周期起伏。

图：全球半导体及存储芯片销售情况一览（亿美元）

一方面，人工智能、大模型训练对高带宽、高容量存储需求激增，企业级市场存储芯片需求井喷式增长。据统计，2025年第二季度全球DRAM市场规模达到321.01亿美元，环比大增20%，创下历史新高。

这一季度中，SK海力士凭借HBM高带宽内存的绝对优势，一举超越三星登顶DRAM市场份额第一，结束了三星40余年的统治地位。另外，AI服务器热潮也带动企业级NAND闪存订单激增，带动NAND价格止跌回升。

另一方面，智能手机、PC等消费终端的存储容量稳步提升，新型折叠屏手机、AI电脑等创新应用不断涌现，也为存储芯片带来新的增量需求。比如高端智能手机开始配备24GB内存、大容量UFS4.0闪存，消费级SSD升级至PCIe 4.0/5.0接口，在本地部署AI应用。

图：全球存储市场规模预测

政策环境方面，各国政府高度重视存储产业的战略价值。中国提出“算力基础设施高质量发展行动计划”，强调“存力”（存储算力）的高效灵活保障，加速存储技术研发应用，促进算力、存力、网络协同发展。

2025年8月，中国信通院牵头成立“先进存储AI推理工作组”，联合多家龙头企业探索AI时代存储产业价值的新定位，存储产业价值有望被重塑。

在此背景下，我们将深度解析存储芯片七大核心赛道，分别梳理各细分领域的技术趋势、产业现状和典型企业，并展望未来的发展主线。

二、存储芯片核心赛道

1. DRAM存储芯片：计算设备的“短期记忆”

DRAM（动态随机存取存储器）是应用最广泛的易失性存储芯片，被形象地称为计算机的“内存”，承担着处理器运行时的程序数据暂存功能。

DRAM具有读写速度快、成本较低的特点，但断电后数据会丢失。全球DRAM市场规模在存储芯片各细分中最大，2024年第四季度达到293.45亿美元，同比飙升66.1%。三星、SK海力士、美光稳居前三，合计占有约94%的份额。

其中，SK海力士在2025年凭借HBM产品优势一度超越三星，市占率达38.2%登顶全球。

国产方面，合肥长鑫存储（CXMT）作为中国内存领域的领军者，成功量产了19nm工艺的DDR4芯片，正在研发DDR5，努力缩小与行业龙头的差距。

技术趋势上，DRAM正从平面制程迈向3D立体架构。随着制程演进到10nm以下，传统2D DRAM缩小单元尺寸变得愈发困难，业界开始规划通过垂直堆叠存储单元的3D DRAM技术来继续提升密度。

图：DRAM制程演进

2025年6月的IEEE VLSI研讨会上，SK海力士提出了未来30年DRAM的发展路线图：利用4F²结构的垂直栅极(VG)晶体管和真正的3D DRAM技术来突破制程极限。这意味着未来DRAM芯片有望类似NAND闪存那样，通过多层堆叠来增加容量，在功耗和带宽上也将有质的飞跃。目前虽处于早期研究阶段，但三星等公司已展示原理性验证，预示DRAM长远发展方向已定。

在产品演进上，DDR5内存正逐步取代DDR4成为主流。DDR5具备更高带宽和密度，单条容量可轻松达到32GB以上，适应数据中心和高性能计算需求。

截至2025年，服务器领域DDR5渗透率大幅提升，而传统DDR4由于部分应用需求仍在，三星和SK海力士甚至将DDR4产品线延长至2026年以应对市场供不应求。

移动端则由LPDDR5/5X主导，为智能手机和移动设备提供高能效内存支持。值得一提的是，AI浪潮带动高带宽内存（HBM）异军突起，这部分将在后文单列赛道分析。

应用场景方面，DRAM几乎无处不在：从个人电脑、服务器，到智能手机、平板、汽车电子，无不需要大量DRAM来作为运行“缓冲区”。尤其在云计算和AI训练服务器中，单机搭载数百GB内存乃至TB级内存模组已成常态，用以快速调取海量参数和数据。

一台AI服务器往往插满高容量内存条，以提供模型训练所需的暂存空间，这对DRAM容量和带宽提出更高要求。根据CFM产业数据，2024年服务器、手机、PC在DRAM消耗中占比分别约34%、32%、14%，服务器所占比重相比两年前进一步上升，预计2025年服务器端DRAM占比将提高到36%左右。同时HBM在整体DRAM消耗中的占比也从2023年的约5%提升至接近一成。这表明内存需求的重心正快速转向数据中心和AI计算领域。

近年DRAM主要应用领域占比的变化也反映出这一趋势：服务器端内存需求增速领先，高带宽HBM内存崛起，而消费电子端（手机、PC）的占比相对略有下滑。

面对旺盛的市场需求，各大厂商一方面扩充产能，另一方面投入前沿技术研发。例如美光计划在2024年底量产首款1β（1-beta）工艺DRAM，比前代1α进一步提升存储密度和能效；三星则聚焦于突破性材料和封装，探索高介电常数电容材料以及多芯片封装来提高DRAM性能。

同时时代也在呼唤更创新的产品形态，如MRDIMM内存模组。MRDIMM是一种多排Rank的内存模组方案，通过在内存条上增加信号复用芯片，实现带宽翻倍且容量更大的DDR5内存模块。

据报道，英特尔、Meta等推动的MCR DIMM、MRDIMM技术有望使DDR5模组带宽提升1.5倍以上，缓解CPU内存带宽瓶颈。这些创新将进一步巩固DRAM在高性能计算中的关键地位。

总的来看，DRAM赛道在未来相当长一段时间仍将保持活力。一方面有AI、高算力应用“供不应求”地拉动，另一方面也需警惕行业周期性波动重复上演。头部厂商密切掌控产能节奏，以避免库存积压；而新进入者则在政策和资本助力下奋起直追，有望打破市场格局的垄断态势。

2. NAND Flash存储芯片：迈入百TB时代的海量存储

NAND Flash（闪存）是最主要的非易失性存储芯片，可在断电后保留数据。它以高存储密度和低成本著称，广泛应用于固态硬盘（SSD）、智能手机存储、相机存储卡、嵌入式存储模组等领域。

近年来NAND技术飞速发展，从2D平面转向3D堆叠，不断突破存储密度极限。2024年，全球NAND闪存市场规模约174.1亿美元（以第四季度计），同比大增42.4%，显示出在经历上半年减产去库存后，市场迅速复苏。

三星电子、铠侠(Kioxia)、SK海力士、西部数据、美光科技是NAND领域的五大巨头，合计占据超过92%的市场份额。其中三星以近三分之一份额居首。中国的长江存储(YMTC)是该领域的生力军，虽然未跻身前五但技术上已量产128层3D TLC闪存，正在研发更高层数的产品。

技术演进方面，3D堆叠层数屡创新高。目前主流NAND已进入200层以上时代。三星在2024年宣布完成业界首个三层堆栈的3D NAND开发，叠层总数高达400层，计划在平泽工厂量产。

铠侠则在2024年的IWM会议上公布了1000层3D NAND的技术路线图，预测2026-2027年左右实现1,000层堆叠，单颗芯片密度可达100Gb/平方毫米。

随着层数攀升，制造难度也指数级增加，高深宽比的刻蚀、层间对准误差、通道电阻等都成为挑战。

为此，厂商也在寻求新路径，如“晶圆键合”等4D NAND架构，将外围电路和存储阵列分别在两片晶圆上制造再键合，以提高有效密度和性能。长江存储的Xtacking架构即是类似思路：将闪存存储单元与控制电路分层制造后垂直连接，大幅提升I/O带宽和随机性能。

除了层数，每单元位元数也在增加。NAND从早期每单元1比特(SLC)逐步发展出MLC(2比特)、TLC(3比特)，再到近年的QLC(4比特)。QLC能够显著提高单位容量并降低成本，但写入寿命和可靠性曾一度令人担忧。

经过持续技术改进，如先进的纠错码(ECC)、磨损均衡算法以及材料工艺优化，QLC耐久度已有大幅提升。如长江存储的X3-9070 QLC闪存凭借架构创新，实现了4,000次擦写循环(P/E)的寿命，接近TLC水平，是上一代QLC的4倍耐用度。

三星最新的290层V9 QLC产品也通过电路设计优化，将数据保持能力提高20%，写入性能翻倍，I/O速度提升60%，功耗降低30-50%，正在逐步导入移动UFS、PC和服务器SSD等多个应用。

QLC技术的成熟标志着SSD正式迈入百TB容量时代：2023年已有厂商推出单块容量100TB的SSD原型，未来企业级存储系统将加速以QLC SSD取代机械硬盘(HDD)。QLC凭借超高密度和低成本，在数据中心的冷数据、AI训练的海量样本存储等读取密集型场景大有用武之地。

从市场应用看，NAND闪存正越来越多地流向服务器和数据中心领域。据统计，2023年服务器端消耗了全球约16%的NAND闪存，而到2025年这一占比有望提升至30%，反超手机成为最大的细分应用。

同期手机和PC对NAND的消费占比分别约31%和14%，较之前略有下降。这反映出在AI时代，企业级存储正成为闪存需求增长的主引擎。大型云服务商超前部署高容量企业SSD，以提升整机性能并降低单位存储能耗。预计2025年PCIe 5.0高速SSD在互联网公司加速普及，单盘32TB及以上的QLC SSD渗透率持续攀升。

同时，在消费市场，单机容量提升是驱动手机、PC存储需求增长的主要因素：5G时代一部旗舰智能手机内置存储动辄512GB甚至1TB，笔记本也从标配256GB提升到512GB乃至更高。这种高端化趋势为存储厂商带来新的机遇与挑战。

如图所示，全球NAND Flash在手机、PC、服务器等主要终端的应用占比变化，直观体现出服务器端需求的迅猛增势。

图：AND Flash应用分布

主要厂商方面，三星电子依然在NAND技术与市占率上双领先：其第九代V-NAND率先量产了双堆栈236层TLC，单die容量1Tb，并在研更高层QLC产品。

图：3D NAND (V-NAND) 的示意图

铠侠与西部数据紧随其后，合作开发的8代162层BiCS闪存已量产，并公布了通往512层堆叠的路线图。SK海力士的238层NAND去年刷新纪录，正冲刺300层大关。

美光则押注替代材料及CMOS层下置(CUA)技术，提高堆叠效率。此外，美光近日调整战略，因移动设备NAND业务盈利不佳，将停止开发UFS5.0等移动存储，新产品重心转向数据中心SSD和车规存储。

这也反映出NAND厂商在资源投入上更加聚焦高价值市场。中国的长江存储已推出基于Xtacking架构的128层和192层闪存产品，在性能上接近国际一线水平。受制于外部供应链限制，其更先进工艺进展一度放缓，但公司通过技术攻关和供应链多元化，正全力推进更高层3D NAND的研发，力争填补国内在大容量闪存领域的空白。

总的来看，NAND Flash赛道正朝着更高层数、更高位密度以及更先进封装架构的方向演进，存储容量进入“百TB时代”的同时，性能和可靠性也在同步提升。

随着5G、物联网和人工智能的深入发展，全球数据量呈爆炸式增长，这为闪存创造了源源不断的需求。在未来，企业级存储将全面迈向全闪存化（All-Flash），机械硬盘逐步退出重要数据存储舞台。可以预见，掌握3D NAND高层堆叠和新型闪存技术的厂商，将在这场海量数据存储竞赛中赢得先机。

3. 高带宽&图形显存：AI时代的性能引擎

在AI训练、高性能计算(HPC)等极限场景下，高带宽存储器（HBM）和图形显存（GDDR系列）成为不可或缺的关键组件。

图：HBM结构图

它们同属DRAM家族的特殊分支，面向需要超大带宽的数据吞吐需求：HBM通过3D堆叠和硅通孔(TSV)技术，将多颗DRAM裸片垂直集成，实现传统DDR难以企及的宽总线和高带宽；GDDR则是在显卡等图形处理领域广泛使用的高速显存，目前主流产品为GDDR6/6X，新一代GDDR7也已推出工程样品。相较普通内存，HBM/GDDR追求的是极致的每秒传输数据量，以支撑GPU等计算单元快速调用海量数据。

HBM高带宽内存的崛起直接受益于近年AI浪潮。ChatGPT的爆火带动AI加速卡需求暴增，同时也暴露了算力芯片的“内存墙”瓶颈，那就是GPU算力越强，越依赖更快的存储访问。

图：内存墙

为缩短数据搬运时间，业界采用先进封装将HBM与GPU封装在同一基板上，HBM通过上千条并行I/O直接与计算芯片相连，互连距离从传统内存条的几厘米缩短到几百微米，大幅提升带宽并降低功耗。

当前HBM已发展至第三代(HBM3/3E)，单颗带宽超过819GB/s，典型产品采用1024-bit总线宽度和12层堆叠(12-Hi)。

市场规模方面，HBM正处于爆发式成长。据Yole预测，2020年代中期开始，全球内存产业将战略性转向HBM，预计HBM市场规模在2030年前保持33%的年复合增长率，收入占比将超过当年DRAM市场的一半。

图：HBM市场规模

投行高盛也曾预计2023-2026年HBM市场CAGR接近100%，2026年达到300亿美元量级。可以说，HBM已成为存储领域最炙手可热的“明日之星”。

目前HBM供应由SK海力士、三星、美光三家主导，其中SK海力士凭借技术领先与英伟达的深度绑定，占有约一半以上份额，是AI显存市场的最大赢家。

美光也成功研发出HBM3产品并提供样品，三星虽然在HBM3有出货，但尚未进入英伟达供应链，在高端AI加速卡市场存在感相对有限。最新进展方面，SK海力士已率先完成HBM4的研发，HBM4拥有2048位超宽总线，带宽再次翻倍，能效提升超过40%，预计可让AI处理性能飙升近70%。

SK海力士采用自研的MR-MUF封装和第五代1b工艺来实现HBM4，并已小批量供应英伟达用于下一代GPU的测试。随着HBM4在2025-2026年逐步量产，8-Hi堆叠将让位于12-Hi，单颗容量从目前的24GB提升到48GB乃至更高，继续满足日益庞大的AI模型对显存的需求。

GDDR显存方面，最新的GDDR6X显存数据速率已达21Gbps以上，广泛用于高端游戏显卡和工作站GPU。

GDDR7则在2023年由三星等宣布研发成功，速度可达32Gbps，电压更低、信号完整性更好，预计2025年前后随新一代GPU同步上市。

与HBM不同，GDDR采用传统显卡显存颗粒布局在PCB周围的方式，不需要昂贵的2.5D/3D封装，因此成本相对低，适合需要大容量但带宽需求略低于HBM的场合（如游戏图形渲染）。

目前高性能GPU普遍采用的是“HBM + GDDR”组合：用于AI训练的GPU（如英伟达A100/H100等）配备多颗HBM以获得极致带宽；而用于图形渲染的游戏GPU则多采用GDDR显存来平衡成本和性能。

未来随着工艺演进，GDDR7可能逐步推广至更广泛的中高端GPU；而HBM则会渗透到更多加速计算卡、网络设备，甚至作为DDR的潜在补充进入高端服务器内存子系统（通过类似CXL内存扩展的方式）。

高带宽存储赛道不仅受到芯片公司的重视，也得到下游厂商的高度关注。

英伟达、AMD等在设计新GPU时往往深度参与HBM规格制定，与存储厂商联合优化。如AMD MI300融合加速器上集成了128GB HBM3内存，成为产品卖点之一。

日本富士通的超级计算机以及我国“天河”“神威”系列超级计算机也都部署了HBM作为主要内存，以满足超级算力对内存带宽的极致要求。

可以预见，随着AI算力需求持续井喷，“算力向存力要性能”将成常态，高带宽存储器市场未来几年仍将保持高速增长。

然而，该领域技术门槛极高，开发和量产投入巨大，供应链也相对集中，短期内新玩家进入较难。

因此，行业竞争格局预计以三星、海力士、美光三强争霸为主，而它们的每一次技术迭代（从HBM3E到HBM4，再到未来的HBM5/6）都可能改写AI硬件性能的天花板。

4. NOR闪存及特殊存储：嵌入式与物联网的后盾

NOR Flash是一种经典的非易失存储器，与NAND属于并列分类。

NOR闪存具有读取速度快、可靠性高的特点，支持XIP（在位执行），非常适合存储代码和固件，在断电后数据不丢失。

虽然单位成本和密度不及NAND，NOR Flash在容量需求不大的场景中有着不可替代的作用，包括微控制器固件、BIOS/UEFI固件、车辆ECU程序、物联网设备配置存储等。

据统计，每辆现代汽车中往往搭载数十颗NOR闪存芯片用于控制系统，单车NOR容量需求累计可达数百兆比特。

物联网设备、智能家电中也广泛使用8Mb、16Mb级别的串行NOR Flash来存储程序。

兆易创新(GigaDevice)是全球NOR Flash市场的重要玩家，其产品在消费电子和汽车领域市占率名列前茅。

台湾旺宏(Macronix)、华邦(Winbond)、美国赛普拉斯(Infineon旗下)等则长期耕耘NOR市场。

近年来，兆易创新、华邦等开始量产大容量SPI NOR（如512Mb甚至1Gb容量），以满足物联网和车载更多代码存储的需求。

普冉股份、东芯股份等一批中国本土公司也深耕中小容量存储芯片设计，提供高可靠性的NOR闪存和EEPROM产品，逐渐切入汽车电子、工业控制等供应链。

NOR闪存市场相对成熟稳定，工艺制程多停留在65nm、45nm节点，以追求成本优化和可靠性。

技术趋势上，嵌入式非易失存储正在部分替代离散NOR的功能。许多MCU厂商在芯片内集成Flash或新型NVM，用于固件存储。如意法半导体(STM)、兆易创新的MCU内部就集成有Flash存储，容量从几十KB到数MB不等，工艺上通过嵌入式闪存工艺实现。

然而嵌入式Flash在更先进工艺（28nm及以下）面临挑战，近年来嵌入式MRAM(eMRAM)和嵌入式ReRAM等开始兴起，作为新的嵌入式存储方案。

2025年三星率先推出14nm嵌入式MRAM技术，专用于汽车应用，具有超低写能耗和高可靠性，可满足车载系统的实时数据处理需求。

台积电也在22nm工艺导入了ReRAM并保留eMRAM选择，以服务不同应用需求。

不过，在独立外置存储市场，NOR Flash短期内仍将扮演重要角色，特别是在汽车电子和工业控制等对可靠性要求极高的领域，NOR那种简单稳定的架构有独特优势。

未来，NOR闪存可能在容量上向1-2Gb推进，同时保持读写速度和耐久度的改进，以巩固嵌入式存储后盾的地位。

除了NOR，特殊存储领域还包括EPROM / EEPROM（可擦写可编程只读存储器）、SRAM（静态随机存储）等小容量器件。

这些产品规模虽小，但不可或缺。例如EEPROM用于掉电保护数据、参数存储，在电表、传感器等无处不在；电池供电的SRAM曾用于网络设备缓存等。

随着技术发展，一些新型NVM也在渗透这些领域（如FRAM用于替代EEPROM实现超高耐久性），但总体来看，这些传统“小而专”的存储芯片赛道将继续存在且相对稳定。

对于中国厂商而言，特殊存储赛道门槛较低、易于切入，是实现国产替代的突破口之一。目前国内已有多家公司可以提供较完整序列的EEPROM和小容量Flash产品，并在特定市场取得不俗成绩。随着国产MCU、汽车电子产业壮大，本土特殊存储供应链有望同步受益，实现从设计到制造的全面提升。

5. 新兴存储技术：存储器的下一次革命

虽然DRAM和NAND主导着当前存储市场，但二者在性能和非易失性上存在巨大鸿沟：DRAM速度快但断电易失，NAND非易失但读写慢且寿命有限。

这造就了计算架构中的“存储金字塔”层级，也带来了延迟瓶颈和能耗负担。

为此，学术界和产业界多年来一直探索新型存储器技术，试图兼顾速度、容量与非易失性，革新现有存储格局。

主要的新兴存储技术包括：相变存储器(PCM)、磁阻存储器(MRAM)、阻变存储器(ReRAM)、铁电存储器(FRAM)，以及近期出现的其他新概念。

它们被统称为“Storage Class Memory (存储级内存)”或新型非易失性存储器，寄望于在性能上逼近DRAM、在持久性上媲美Flash，从而填补两者之间的空白。

近年来，这些新型介质都取得了令人瞩目的进展。相变存储PCM利用特殊合金材料在晶态和非晶态间可逆转换来存储数据，Intel和美光曾联合推出的3D XPoint（Optane）技术正是PCM的产业化代表。

虽然Optane产品因成本原因已退出市场，但PCM作为车规存储的潜力正被重新发掘。在高级驾驶辅助(ADAS)、自动驾驶等需高速度和高耐久的汽车场景中，PCM逐渐成为关键技术之一。

国内厂商北京时代全芯率先商业化了PCM技术，推出多款PCM存储芯片，在智能座舱等领域实现应用落地。

2024年，法国CEA-Leti与国内芯原股份等启动嵌入式PCM (ePCM)中试线研发，将PCM工艺引入FD-SOI等制程，为嵌入式应用打开新局面。

同年中科院上海微系统所发布3D PCM研发进展，计划通过材料创新和结构设计实现大容量PCM阵列，为将来3D PCM铺平道路。值得关注的是，湖北新存科技在2024年底宣布成功量产国内首款64Gb容量的三维相变存储器芯片“NM101”，采用华中科大团队专利技术，实现了相变存储的自主可控量产突破。

这标志着我国PCM技术进入实用新阶段，将来有望在消费电子（手机、RFID）等领域推广应用。

国外方面，三星电子与意法半导体合作推出18nm嵌入式PCM工艺，用于车规微控制器，再次证明PCM在汽车电子的吸引力。

当然，PCM技术目前成本仍高，Optane虽折戟但铠侠的XL-Flash、三星Z-NAND等沿PCM理念改进的产品仍在探索，通过优化NAND架构来部分实现类似性能提升。

磁阻存储器MRAM被视为“高速非易失存储”的黄金组合——通过磁性隧道结(MTJ)记录信息，读写速度达10纳秒量级，接近SRAM；同时又不怕断电丢失数据。

MRAM理论上具有无限次写入寿命、写功耗远低于DRAM（可节省50%~80%能耗）。目前MRAM主要有STT-MRAM（自旋转移力矩）和SOT-MRAM（自旋轨道力矩）两条技术路线，其中STT-MRAM技术较成熟，Everspin等公司已实现小容量量产。

MRAM非常适合物联网、工业控制、芯片内缓存等需要快速启动和持久保存的场景。2019年以来，MRAM在嵌入式领域进展显著：台积电于22nm推出嵌入式STT-MRAM供客户选择，并在2025年优化新一代eMRAM专用于AI边缘设备，与恩智浦合作推进车规应用。

三星则宣布全球首款14nm eMRAM量产，面向汽车电子，可靠性和功耗表现优异。

在高性能存储方面，Everspin的第三代1Gb STT-MRAM已应用于企业级缓存，作为存储级内存(SCM)的解决方案之一。

中国在MRAM领域也取得了突破。杭州驰拓科技建成了国内领先的12英寸MRAM中试生产线，掌握了MRAM设计与制造的全套关键技术，成功开发出独立式MRAM芯片和嵌入式IP，技术水平已跻身国际第一梯队。

驰拓科技在B轮融资后计划进一步完善MRAM产业生态，预计2027年前后实现规模量产。

同时，国内多家初创企业获得资本青睐投入MRAM研发，包括致真存储、亘存科技、凌存科技等，它们正在布局8英寸/12英寸试产线，加速推进国产MRAM走向商用。

可以预见，MRAM有望在物联网及AI领域释放巨大潜力：例如作为AI芯片片上高速缓存，或用于需要频繁断电启动的边缘设备存储，兼具速度和非易失性的特性将带来全新体验。

除PCM和MRAM外，阻变存储器(ReRAM)和铁电存储器(FRAM)也有各自应用。ReRAM利用金属氧化物在高低电阻态之间切换存储数据，兼具快速和非易失特性。

它结构简单、可高度集成，是实现超高密度存储的候选之一。目前松下、Fujitsu等投入研发，台积电亦在28nm节点验证嵌入式ReRAM。

FRAM基于铁电材料的电极化特性存储数据，读写速度快、功耗极低，已在刷卡支付、电力计量等需要高速写入的嵌入式系统中小规模应用。不过ReRAM和FRAM在容量和可靠性上仍有短板，尚未出现重大商业突破。

整体而言，新型存储技术目前仍处于百花齐放、百家争鸣的阶段，各路线都在快速迭代。

图：新型AI存储特征

每一年，这些前沿技术都会带来新的惊喜。例如2025年4月，复旦大学公布了名为“破晓（PoX）”的皮秒级相变存储器件，将存储器读写速度提升到惊人的亚1纳秒（400皮秒）——比最快的SRAM还快一个量级，有望实现存储与处理速度相当，从根本上颠覆现有“内存层次”概念。

这一成果虽然离实用化尚有距离，但预示着未来个人电脑可能无需区分内存和硬盘，存算合一架构将成为可能。

在未来5-10年内，随着工艺和材料科学的进步，新型存储器领域有望诞生一个或数个“革命性”产品，重新定义计算体系结构。

在这场竞赛中，无论是国际巨头还是中国新锐，都在积极布局，力图抢占下一代存储技术的制高点。一旦某项技术率先实现规模商用，可能改写存储芯片市场格局，形成新的业界领跑者。

6. 存储控制与接口芯片：幕后功臣铸就性能

在存储系统中，还有一类默默无闻但极其重要的芯片，即存储控制与接口芯片。它们包括SSD主控芯片、内存模块缓冲芯片、接口转换芯片等，负责管理存储介质、优化读写以及连接主机系统，可谓存储硬件的“大脑”和“神经”。

虽然这些芯片不直接存储数据，但对最终性能和可靠性影响巨大，也是产业链中不可或缺的一环。

SSD主控芯片最为典型。每一个固态硬盘(SSD)内部都包含一颗主控芯片，用于负责NAND闪存的读写调度、坏块管理、磨损均衡、ECC纠错以及与主机的协议通信（如PCIe/NVMe）。

主控的性能在很大程度上决定了SSD的速度和寿命。长期以来，高端SSD主控被少数厂商垄断，如群联(Phison)、慧荣科技(SMI)、Marvell等，这些公司具备深厚的固件和ASIC设计能力。

近年来，中国公司在SSD主控领域实现突破：合肥联芸科技成功研发PCIe 4.0/5.0主控并实现量产，2025年上半年其PCIe Gen5 SSD主控芯片已实现出货。

联芸最新财报显示，公司上半年营收6.1亿元，同比增长15.7%，其中高毛利的PCIe4.0主控出货占比提升，净利同比增长36%。

另一家主控新秀上海江波龙（Longsys）也通过收购与自研结合，推出面向消费级的SSD主控方案，并与长江存储合作开发国产SSD整机方案。随着PCIe 5.0和NVMe 2.0标准普及，新一代主控芯片需要支持更高带宽（单盘顺序读写达14GB/s以上）、更低延迟以及Zone Storage、加密等先进功能，实现难度进一步加大。但这也为国内厂商提供了“换道超车”机会，通过AI加速等手段优化固件算法，有望缩小与国际龙头的差距。

内存接口芯片则主要指服务器内存模块上的RCD(时钟驱动)和数据缓冲芯片。这类芯片用于缓解内存总线负载、提高信号完整性。

在DDR4 RDIMM时代，美国IDT(已被瑞萨收购)几乎垄断了寄存时钟驱动器市场。到了DDR5，内存条上新增了数据缓冲芯片(DB)，使得每条内存可以有两组独立子通道并提升容量。澜起科技(Montage)作为国内该领域龙头，成功切入DDR5 RCD和DB芯片供应链。

澜起早在DDR3/DDR4时代就是服务器内存缓冲芯片的领先供应商，客户包括三星、美光等。如今在DDR5上继续保持竞争力，甚至与Intel合作开发针对其平台的缓冲方案。

据报道，澜起还积极布局CXL(Compute Express Link)内存扩展芯片，这是一种连接CPU和内存的新型接口，可实现内存的池化和共享，被视为数据中心内存架构的未来方向之一。

掌握CXL互连技术的接口芯片企业，有望在“内存即服务”的新模式中扮演关键角色。

此外，紫光国微等国内公司也通过并购进入存储控制领域，比如其子公司国芯微电子具备UFS/SD卡主控设计能力，可用于手机存储和嵌入式存储模组。北京君正则在收购ISSI后间接拥有了一系列SRAM、低功耗DRAM产品线以及相应的控制接口IP，这些都丰富了中国在存储芯片相关领域的布局。

计算存储（Computational Storage）概念的兴起也催生了新型控制芯片的需求。

这是一种将数据处理能力嵌入存储设备的架构，如在SSD内集成AI加速器或FPGA，让部分数据处理就地完成。三星的SmartSSD就是这方面的尝试，通过在SSD控制器中集成可编程逻辑，实现视频压缩等任务在存储侧完成，从而降低主机CPU负载和数据搬运量。

据报道，国内也有团队研发存储处理一体化芯片，将ARM核内嵌于闪存主控中，面向数据库加速等应用。随着数据量爆炸和“存算比”矛盾凸显，这类融合型控制芯片可能在特定领域打开新空间。

总体来看，存储控制与接口芯片赛道虽然低调，却是撬动存储产业升级的关键支点。它像架在存储介质和主机之间的桥梁，桥梁的性能和智能化程度，直接关系到整座“建筑”的通行效率。

在国产替代与自主可控的大背景下，该领域也是国内厂商大有作为之地。一旦掌握高端存储主控和接口芯片的设计能力，结合本土制造优势，中国有望建立完整的存储产业生态闭环。

当然，要实现这一目标，需要长期的技术积累和生态构建。短期内，国内企业可能更多选择与国际大厂合作、走“N+1”世代的跟随路线，但只要方向正确、持续投入，未来出现“中国的Phison”指日可待。

7. 存算融合与架构创新：重塑未来存储形态

面对数据爆炸和AI应用的空前挑战，计算领域正在发生范式转移——从传统的“计算中心架构”向“数据/存储中心架构”演进。

这意味着计算、存储、网络资源需要更加协同，存算融合的新型架构呼之欲出。在这一赛道中，既包括计算和存储硬件形态的融合创新，也涵盖新的系统架构和接口标准，目的是打破当前的存储瓶颈，释放整体系统性能。

一大趋势是存内计算(PIM, Processing-In-Memory)。其理念是在存储芯片内部集成逻辑运算单元，使数据在存储阵列内直接处理，减少数据搬运延迟和能耗。

存内计算的实践形式多种多样：在DRAM中加入简单的ALU阵列，可实现比如大规模矩阵计算加速；在SRAM/闪存阵列中执行与或非等逻辑，实现记忆计算一体化。

三星电子早在2021年就发布了HBM-PIM原型，将AI计算单元嵌入HBM2内存堆栈中，实测某些神经网络推理性能提升2倍以上。

SK海力士、美光等也都有各自的PIM研发项目。虽然目前PIM仅能支持特定计算类型，尚未通用化，但在AI加速、图像处理等领域已展示出巨大潜力。有分析认为，随着工艺进步和架构优化，存内计算单元的灵活性将提高，有望逐步从专用加速扩展到通用计算范畴。

另一个方向是计算存储(Computational Storage)，即在存储设备侧进行计算。前文提到的Kioxia（铠侠）联合英伟达开发AI SSD就是一个典型案例。这种新型SSD计划通过特殊接口直接挂接GPU，数据读取速度比传统SSD快近百倍。

其目标是部分替代昂贵的HBM，用SSD来扩展GPU内存。当AI模型参数规模从百亿跃升到万亿量级时，显存远远无法完全装下全部模型，这时超高速直连的“AI硬盘”就可源源不断为GPU提供数据。据报道，铠侠的AI SSD将采用英伟达提出的新型协议，实现GPU与SSD的直接互联与数据交换，无需经过主机CPU。

这实质上是计算与存储融合的一种全新尝试，被寄望于在2027年实现商业化。除了铠侠，三星、西部数据等也都在探索Computational Storage产品，如在SSD控制器中集成AI引擎等。业界相信，对于数据库查询、视频流处理、机器学习预处理等数据密集型任务，计算存储架构可以极大降低系统延迟和能源开销。

CXL (Compute Express Link)和内存池化技术是另一个改变游戏规则的创新。CXL是一种基于PCIe的高速缓存一致性互连协议，允许CPU、加速器和内存之间以低延迟共享内存资源。

利用CXL，可以实现服务器之间的内存池化(memory pooling)：多台服务器通过CXL交换机连接到一组共同的内存，从而按需动态分配，提升内存利用率。

2023年英特尔、AMD相继推出支持CXL的处理器，三星、美光也发布了CXL内存扩展卡（内部插满DRAM，作为主机的额外内存）。

通过CXL，内存不再局限于主板上的DIMM插槽，而可以像存储池一样弹性扩展。这对于超大模型训练、内存数据库等需求TB级内存的应用是革命性的。预计2025-2026年，CXL将逐步商业成熟，相关交换芯片、内存控制芯片成为新的细分市场热点。

目前主导CXL控制芯片研发的包括Astera Labs等初创，以及澜起科技等国内厂商也在紧密跟进。

CXL架构下，传统“内存”和“存储”的界限将更加模糊；远端的内存甚至闪存，都可以通过统一的协议纳入系统地址空间，构成分布式的大一统内存。这将为数据中心带来更加灵活高效的资源编排，但同时也对存储芯片的延迟、可靠性提出更高要求。

除了硬件手段，软件定义存储和分布式存储架构的进步也值得一提。大规模AI训练经常需要每秒读写数百GB数据，传统文件系统和存储网络成为瓶颈。针对这一点，行业开发了专门的并行文件系统（如CEPH、Lustre等）和分布式训练数据管理方案，以充分发挥全闪存阵列、高速网络的能力，实现“以存强算”。

例如，Meta研发的AI分布式存储架构可以提供高达数百GB/s的吞吐，让成千上万GPU高效访问共享训练数据。可以说，在“存算一体”理念下，计算架构正走向Memory-Centric（存储中心）模式，即数据的获取和处理被提到了与计算核心同等重要的位置。

这股趋势将深刻影响未来存储芯片的形态：更强的可扩展性、更低的访存延迟，以及软硬件协同优化，都会成为芯片设计的新要求。

总的来看，存算融合赛道代表了存储芯片演进的前沿方向。无论是PIM、计算存储还是CXL，每一种尝试都是在突破冯诺依曼架构下存储与计算的樊篱，力求解决“数据搬运”这一IT领域顽疾。

当然，这些新兴技术距离大规模普及尚需时日。目前PIM还局限于特定算法，CXL生态也在起步培育中，计算存储更需统一标准和应用开发支持。

但不可否认，未来的计算架构将更加依赖高效的存储。在摩尔定律放缓的背景下，提升系统性能很大程度上要靠“存储侧”的创新来驱动。

十年之后我们回望今天，会发现存储芯片的职能和形态可能已发生翻天覆地的变化——那时，计算即存储，存储即计算，将不再是一句口号。

三、发展趋势与展望

综观以上各赛道，“数据为王，存储为本”的主线愈发清晰。存储芯片正从幕后走向台前，成为新技术革命的重要推手和受益者。

未来存储芯片行业将呈现以下趋势：

1. 市场周期与需求结构同步优化：在AI、大数据长期需求支撑下，存储芯片行业有望走出过往“大起大落”的周期怪圈，实现相对平稳增长。

特别是企业级和云端需求占比提高后，订单计划更理性，库存管理更科学，将部分平滑消费市场波动。

图：2019-2026年中国企业级存储市场规模（亿美元）

从需求结构看，数据中心和AI算力基础设施将成为存储芯片第一大消耗领域，服务器存储位元需求增速将持续领先。移动终端虽然出货放缓，但单机存储配置稳步攀升，也带来存储含量提升的机会。

预计到2025年服务器/云端和智能终端两大板块将合计贡献存储芯片消费的七成以上，赋予行业更强的抗周期韧性。

2. 技术迭代加速，创新范式转变：存储芯片领域的技术竞争将更加白热化。

从工艺维度，3D封装、晶栈键合、垂直通道等前沿方案密集登场，为延续摩尔定律开辟新路径；从材料维度，高κ介电、高磁阻、相变材料等将更多应用于存储器制造；从架构维度，存储单元与逻辑电路的界限日渐模糊，存算融合、分层存储等理念深入人心。

这些都意味着创新范式的转变：不再单纯追求制程节点的推进，而是更加立体、多元地提升存储器性能。如3D DRAM、1000层NAND、PIM、CXL等一系列突破，将彻底改造存储器“慢、笨、贵”的传统刻板印象，让存储成为高速计算的强力引擎。

3. 产业格局重塑与本土化崛起：传统美韩垄断的存储市场格局正被打破。一方面，存储巨头内部座次生变——SK海力士凭借HBM拔得头筹，美光在新技术上频频发力，而三星面临追赶压力，三强竞争进入新阶段。

另一方面，中国存储产业链正在崛起：长江存储、长鑫存储直攻DRAM/NAND核心制造环节，兆易创新、澜起科技等在特殊存储和接口芯片领域建立优势，众多新锐创业公司则深入布局MRAM、PCM等未来技术。尽管在高端产品上与国际领先尚有差距，但中国已基本补齐存储产业链关键环节，在若干细分市场实现从0到1的突破（如64Gb PCM芯片量产、12英寸MRAM中试线等）。

预计在政策与资本的持续支持下，未来5-10年中国存储厂商的全球市占率将稳步提升，进口替代进程提速。

同时，国际厂商也将更加重视中国市场和合作机遇，比如铠侠与华为在企业存储上的合作等。全球存储版图或将从“美韩主导”转向“三足鼎立”，本土力量成为不可忽视的极。

4. 新应用驱动存储价值新定位：AI、大模型为代表的新应用正拓宽存储芯片的价值边界。

从前，存储只是纯粹的“数据容器”；而今，在许多场景下存储芯片直接参与算力提升、成本优化。比如在AI训练中引入高性能并行文件系统和全闪存阵列，可以将GPU利用率提高数十个百分点；还有通过计算存储，让SSD直接预处理数据，大幅减少主机CPU资源占用。

未来几年，存储将从配角变成联合主演：系统架构设计时需要平衡“存储算力”和“计算算力”，软件开发时要考虑数据的“存取范式”。

存储芯片厂商也将更深入参与到整机和场景优化中，为客户提供软硬结合的整体解决方案，而非单纯卖器件。这种价值链地位的提升，有望为存储行业带来新的利润增长点和商业模式（例如存储即服务Memory as a Service等）。

5. 风险与挑战：未来存储芯片行业仍存在诸多不确定因素。首先是市场风险，如宏观经济下行或下游行业景气度变化，都会传导至存储需求。

消费电子市场饱和可能导致周期性过剩重现，需要厂商谨慎扩产节奏。

其次是技术风险，新工艺新结构愈加复杂，量产良率爬坡难度提高，投资回报周期拉长。如果某代技术节点攻关受阻，可能错失市场窗口。

同时，新型存储路线百花齐放，但谁能最终胜出仍存悬念，企业押宝需慎重。

还有就是地缘和政策风险，贸易摩擦、出口管制给产业链稳定带来挑战，一旦关键设备或原材料受限，将影响正常生产。

此外，人才和知识产权之争也可能加剧，如何在激烈竞争中保护研发成果是每家企业必须面对的问题。