摘要：最近，存储芯片市场迎来新一轮涨价潮，三星、美光、SK海力士等头部企业纷纷提价，像三星DDR4上调20%，DDR5上调约5%。这涨价潮背后，是供给端减产策略与需求端新兴需求崛起共同作用的结果。而且AI需求持续“火力全开”，对存储器的带宽、容量等性能要求越来越高，

最近，存储芯片市场迎来新一轮涨价潮，三星、美光、SK海力士等头部企业纷纷提价，像三星DDR4上调20%，DDR5上调约5%。这涨价潮背后，是供给端减产策略与需求端新兴需求崛起共同作用的结果。而且AI需求持续“火力全开”，对存储器的带宽、容量等性能要求越来越高，推动着存储器行业不断变革。

存储器是指利用磁性材料或半导体等材料作为介质进行信息存储的器件，半导体存储器利用半导体介质贮存电荷以实现信息存储，存储与读取过程体现为电荷的贮存或释放，半导体存储是集成电路的重要分支。

半导体存储器按照是否需要持续通电以维持数据分为易失性存储和非易失性存储，具体简要分类如下：闪存又可细分为NAND Flash 和NOR Flash 两种。

NAND Flash 因具备大容量存储（通常在1Gb～2Tb）的特点，常被应用于服务器、手机存储、固态硬盘（SSD）等大容量存储产品中；

NOR Flash 系代码型闪存，适宜中等容量的代码存储（通常在1Mb～1Gb），被广泛应用于计算机、消费电子（智能家居、TWS耳机、穿戴式设备、路由器、机顶盒等）、汽车电子（高级驾驶辅助系统、车窗控制、仪表盘）、工业控制（智能电表、机械控制）、物联网设备等领域。

据行行查研究中心资料显示，存储器芯片产品的标准化程度较高，差异化竞争较小，因此技术升级是存储器芯片公司间竞争的主要策略，工艺制程升级是技术升级的重要方向之一。

存储芯片的工艺制程技术水平越高，存储单元面积越小，存储芯片面积越小，同样尺寸下的晶圆所生产的芯片数量越多，因此能够有效地降低芯片的单位成本，提升产品的竞争优势。

AI 市场对存储芯片的性能、容量、读写速度、体积、功耗等方面提出了更高的需求。随着全球 AI 市场的快速发展，AI 大模型等新兴场景的涌现，对存储需求的增长提供了强劲动力。2024年全球存储器市场规模超过 1600 亿美元，市场空间广阔。

2022 年中国半导体存储器市场规模 3757 亿元，2023 年增至 3943 亿元，预计 2024 年中国半导体存储器市场规模将达 4267 亿元。据 CFM 闪存市场数据显示，2024 年三季度全球 NAND Flash市场规模环比增长 5.7%至 190.21 亿美元，DRAM 市场规模环比增加 10.4%至 258.5 亿美元。全球存储市场规模 2024 年三季度环比增长 8.3%至 448.71 亿美元。2024 年前三季度，全球存储市场规模累计达 1202.25 亿美元，同比增长 96.8%。

在存储器产业链中，存储晶圆和主控芯片为半导体存储器模组的主要原材料，由于存储器应用场景非常广泛，存储器模组厂商需要面向不同应用场景做应用产品的研发设计与品牌运营，包括固件算法开发、系统级集成封装设计、存储芯片测试算法以及存储应用技术开发等，部分存储器模组品牌厂商会委托专业的封装测试企业进行模组的封装测试，最终存储器模组产品应用于下游智能终端、PC、服务器、可穿戴设备、汽车电子等领域。半导体存储器主要的晶圆厂采用IDM模式经营，包括三星、SK海力士、美光、铠侠、西部数据、长江存储等。

竞争格局方面，2025年的存储器行业仍然呈现高度集中的特点。三星电子以39.5%的市场份额稳居首位，SK海力士和美光科技分别占据27.6%和16.2%的市场份额，形成寡头垄断的局面。与此同时，中国本土企业如长江存储、合肥长鑫等正逐步崛起，特别是在3D NAND和DRAM领域取得了一定突破，对国际巨头构成了潜在威胁。

新型存储技术距离大规模商业化应用已取得显著进展，但仍需一定时间。

忆阻器存储方面，2025年南京大学等团队取得关键突破，其能效提升显著，部分产品已进入商业化阶段，在智能电子设备等领域展现出巨大潜力，不过全面商业化仍需解决成本、工艺稳定性等问题。

铁电存储技术中，HfO₂基铁电存储器相比传统铁电存储器具有“体型”更小、密度更高的工艺优势，在小型IC卡、可穿戴设备等嵌入式应用领域，有望在未来较短时间内落地，但距离替代DRAM或Flash等主流存储器还有较长的路要走。

整体来看，新型存储技术的大规模商业化应用进程受技术成熟度、成本控制、市场需求等多方面因素影响。随着技术的不断进步和市场的逐步拓展，预计在未来5 - 10年，新型存储技术将在特定领域实现大规模应用，并逐步向更广泛的市场渗透。

面对AI算力需求爆发式增长，存储器产业需从多方面调整研发与生产策略。

在研发上，要聚焦提升带宽与容量。加大对高带宽存储技术的研发投入，如HBM（高带宽内存），通过垂直堆叠多层DRAM芯片等技术，显著提高数据传输速度，满足AI计算中大量数据快速加载的需求。同时，探索新型存储介质和架构，以实现更大容量存储，适应AI模型参数不断膨胀的趋势。

生产策略上，要优化工艺与产能布局。采用先进制程工艺，提升存储器的性能和集成度，降低功耗。根据市场需求预测，合理规划产能，尤其是加大对适配AI应用的高性能存储器的生产投入。加强与上下游企业的合作，与芯片制造商紧密配合，确保存储器与处理器等算力单元的协同优化；与AI算法开发商合作，根据其需求定制存储器产品。此外，建立快速响应机制，及时调整生产计划，以应对AI市场需求的快速变化，确保产品能够及时供应，满足AI产业对存储器带宽、容量等性能的高要求，推动存储器产业与AI产业的协同发展。

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来源：行行查