近期,美光已致信客户,计划在未来2-3个季度逐步停止DDR4出货。在与《电子工程专辑》的独家对话中,美光科技执行副总裁兼首席商务官Sumit Sadana对此做出了正式的回应,并探讨了美光此举背后的战略考量,以及整个存储行业在AI时代面临的变革。

在人工智能技术迅猛发展的当下,存储芯片产业正经历着前所未有的变革。尤其是AI技术的快速普及,不仅重塑了整个产业格局,更为存储芯片厂商带来巨大的发展机遇和挑战。作为全球存储芯片领域的领军企业,美光科技也正积极调整战略,以应对这一充满变化的崭新时代。近期,美光已致信客户,计划在未来2-3个季度逐步停止DDR4出货。

日前,美光科技执行副总裁兼首席商务官Sumit Sadana在与《电子工程专辑》的独家对话中,探讨了美光计划DDR4停产背后的战略考量,以及整个存储行业在AI时代面临的变革。

美光科技执行副总裁兼首席商务官Sumit Sadana

供需失衡与价格波动

谈及全球存储芯片市场现状,Sumit表示:“整体市场环境在供需平衡方面仍然相当紧张,需求持续旺盛,但多个细分领域的需求明显超过供给。”

从细分市场来看,数据中心作为AI应用的核心场景,需求依然强劲。今后若干年内,所有大型超大规模数据中心运营商都继续致力于大幅增加资本支出(CapEx),有些甚至提高了对2025自然年数据中心AI资本支出的预期,并且表示明年支出也将保持强劲。

PC和移动设备市场的需求也保持稳定。尽管这些市场的单位增长率相当稳定,但其平均容量在增加,因为更多AI PC正在出货,智能手机DRAM容量也从8GB向16GB迈进,这有助于推动上述市场对内存的整体采用。与此同时,PC和移动设备领域的客户库存水平正在得到改善,2025年达到更健康的水平将不是一件令人感到意外的事情。

HBM芯片需求的快速增长是市场的另一大亮点。以美光为例,其HBM产能每季度都在获得强劲提升,但全行业接近3:1的贸易比例导致行业中有大量晶圆被HBM消耗,以支持HBM的需求,这限制了行业中所有非HBM的供应,也导致行业中晶圆总量显著增加。为满足市场需求,业界纷纷加大资本投入,新建工厂、扩充产能成为普遍现象。然而,这一过程需要巨额资金支持,对企业推动业务中产生足够的运营现金流和盈利能力提出了更高要求。

因此,美光一直专注于在2025年第二季度内推动价格上涨,并且倾向于持续推动这一趋势。“我们非常希望确保未来研发以及新建项目的所有投资,都能通过一个更健康的行业环境来提供资金。”Sumit说。

为何计划停产DDR4?

在上述背景下,美光采取了更具针对性的市场策略。

关注市场中定价可能不那么强劲的各个细分领域,就是其中之一。移动设备行业就非常具有代表性,在Sumit看来,该细分领域的盈利能力一直低于市场中其他一些细分领域,美光希望在移动设备领域更快、更多地提高价格,以便该细分领域的盈利能力能够提高到足以产生足够ROI的水平,从而在该细分领域持续增长时为未来的研发和额外产能投资提供资金。

两到三个季度之后,停止出货DDR4以及LPDDR4产品,是另一项重要举措。

按照Sumit的说法,美光将继续向汽车、工业和网络设施等特定行业长期出货LPDDR4和DDR4产品。理由是这些领域尽管使用规模很小,但它们对质量、使用寿命等有各种不同的要求,而且定价也与行业其他领域非常不同。但在客户端PC、移动设备、数据中心等领域,出于定价、以及产品组合正在向更新制程节点转型等原因,美光将不再支持LPDDR4或DDR4的出货。

“我们看到其他供应商也采取了类似的行动。”Sumit描述说,目前市场上LPDDR4和DDR4的供应非常短缺,需求远远超过了供应,因此价格一直在快速上涨。“事实上,如果LPDDR4和DDR4的价格超过DDR5和LPDDR5的价格,我也不会感到惊讶,因为市场正处于这种非常严峻的短缺状况中。”

但LPDDR4和DDR4只占美光收入的一小部分,当市场出现如此巨大的不平衡时,美光短期内能做的事情并不多,所以公司的目标是帮助客户过渡到DDR5和LPDDR5产品,因为这些产品有更多的产能投入。

AI驱动存储芯片产业变革 

DDR4与LPDDR4的逐步停产,也折射出存储技术正加速向AI时代演进。随着AI应用的快速落地,行业对于更高性能、更低功耗存储产品的需求正在急剧上升。

“对于内存行业而言,这是一个非常有趣且令人振奋的时期。因为内存在计算系统中以及在加速AI应用方面的价值,是非常真实且意义重大的。”Sumit认为这一趋势背后的核心推动力,来自以下三方面:

首先,当前各类AI工作负载,从数据中心的AI训练,到边缘设备的实时数据处理与推理,系统效能的主要瓶颈集中体现在存储芯片的容量带宽层面。毫不夸张地说,如何提升它们的性能表现,已经成为优化系统的核心诉求。

其次,在这一过程中,客户逐渐意识到内存对AI以及AI系统处理的海量数据非常重要,这些数据需要被导入并转化为智能信息。他们也在思考如何利用内存来创造竞争优势,这促使客户开始定制内存版本,而HBM4E正是这一趋势的开始。美光敏锐地捕捉到这一趋势,正与某些客户合作开发定制化的HBM版本,这是内存价值创造中一个全新且令人兴奋的方向。

第三,考虑到数据中心对电力的庞大需求,使得众多头部企业对低功耗、高速率的存储芯片青睐有加。而低功耗技术正是美光脱颖而出的关键优势所在,例如正在量产并且产能快速提升的HBM3E,比最强竞争对手的产品功耗低30%。同时,美光也是全球唯一一家能够非常快速量产LPDRAM,并将其应用于数据中心的公司。

“我们正站在AI这一巨大浪潮的尖端,它将改变我们社会中的一切。“Sumit指出,这一变革始于数据中心,但正快速扩展至边缘计算、PC、智能手机、汽车、工业和机器人领域。可以预见的是,未来,只要有AI应用之处,就离不开大量的数据处理、训练与推理,就会有内存受限的挑战,这使得提升存储芯片容量、采用更高效能的存储芯片产品,成为行业发展的必然趋势。

技术领先与成本控制之间的“平衡术”

新的问题随之而来。

当前高端智能手机的DRAM容量正从8GB向16GB升级,折叠屏手机普及进一步推高需求。同时,中低端市场对成本敏感度极高。那么,美光会如何平衡高端市场的大容量技术布局(如LPDDR5X甚至LPDDR6)与其中低端市场的成本控制?未来三年在手机DRAM产能分配上是否会向高附加值产品倾斜?

Sumit对《电子工程专辑》表示,美光的低功耗DRAM产品路线图是业界领先的,在封装技术、低功耗、高性能以及高品质方面均处于领先地位。近期出货的1γ LPDDR5X产品性能卓越,功耗极低,且拥有全球最薄的封装之一,这些特性对于移动行业尤为重要,因为手机正朝着越来越轻薄的外形尺寸发展。

“事实上,从质量角度来看,认为美光质量位居榜首的客户数量比我们所有竞争对手的客户数量总和还要多,我们为这些能力深感自豪。”他说。

然而,移动领域面临的挑战在于,其定价和盈利能力落后于其他一些细分领域,有时差距还相当大。美光正专注于在未来几个月和几个季度内大幅提升移动市场的定价,因为该细分领域的整体盈利能力对于支持大规模研发、资本投资以及新建项目投资至关重要,这些投资都是为了向客户提供所有这些技术,特别是在该细分领域持续增长势头强劲的情况下。

他强调称,美光确实认为,让某一细分领域的客户去帮助补贴其他细分领域是不公平的。每个细分市场都应具备基本的盈利水平,并拥有为未来投资造血的能力。这正是公司的核心目标:帮助客户提升到这一水平,从而确保他们有能力为未来进行必要投资。

不可否认,数据中心领域确实实现了更显著的增长,该领域在美光整体产出中的占比持续扩大,且盈利能力更高。这也正是公司如此重视提升移动端业务未来盈利能力的关键原因之一。当然,在某些情况下,部分产品或客户可能无法达到目标价格水平。届时,美光将与这些客户协作,调整产品组合结构,以确保获得必要的ROI,从而支撑之前提到的所有重大投资项目。

新的技术里程碑

为支撑高端市场在AI时代的新需求,美光不仅在战略上优化了市场资源配置,也在技术层面取得了一系列突破。

近期开始出货全球首款采用1γ(1-gamma)制程节点的LPDDR5X内存,是美光专为加速旗舰智能手机上的AI应用而设计的,其速率达到了每秒10.7Gb(Gbps),功耗可降低高达20%。美光工程师还成功将LPDDR5X的封装尺寸缩小至0.61毫米,较竞品轻薄 6%,较前一代产品高度降低14%,为智能手机制造商实现超薄或可折叠设计提供了更多可能。

Sumit说,能够将封装变得越来越薄,是存储厂商“一项非常关键的能力”。因为随着产品性能的不断提升,功耗管理变得至关重要。而且,超薄的封装对产品可靠性、质量和功耗密度也都提出了更为苛刻的要求。

美光在设计时综合考虑了元器件、电路、制程技术、内存芯片的整体协同,并将封装技术和质量贯穿于整个流程之中,是一种基于系统的、全面的设计方法。重要的是,在流程的每一个环节,都有来自不同学科的工程师共同协作,以优化最终产品。

得益于此,在基于大型语言模型Llama 2的移动AI响应时间测试中,相比基于1β(1-beta)节点、带宽为7.5Gbps的LPDDR5X,基于1γ节点、带宽达10.7Gbps的LPDDR5X在询问基于地点的餐厅推荐时,回应速度提升30%;使用导航功能时,将英语语音查询转译为西班牙语文字的回应速度可提升50%以上;在根据车型、预算范围以及特定信息娱乐与安全功能询问汽车采购建议时,回应速度最高可提升25%。

其实,不仅是在1γ制程节点,美光也是全球首家在1c制程节点上交付移动LPDDR5X产品的公司。在DRAM领域,继1z、1α、1β、1γ之后,美光连续在四个制程节点上都率先推出了相关的技术和产品,而能够在如此多的不同领域率先推出产品,自然绝非易事。

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