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  2024年智能手机、服务器、笔电的存储器单机平均搭载容量均有增长

  2024年市场持续聚焦AI议题，供应商也陆续推出AI高端芯片。随着运算速度的提升，TrendForce集邦咨询表示，2024年DRAM及NAND Flash在各类AI延伸应用，如智能手机、服务器、笔电的单机平均搭载容量均有成长，又以服务器领域成长幅度最高，Server DRAM单机平均容量预估年增17.3%；Enterprise SSD则预估年增13.2%。首先从智能手机来看，由于手机芯片商主要着眼于运算效能的提升，尚无实际AI应用推出，故话题发酵程度有限。同时，2023年存储器价格因市场供过于求而快速崩跌，在价格来到相对低档的吸引力，推升2023年DRAM于智能手机单机平均搭载容量年增17.5%，而NAND Flash单机平均搭载容量年增达19.2%，容量已能满足使用者需求。因此，2024年在尚未有新应用推出的预期下，不论DRAM或NAND Flash于智能手机的单机平均搭载容量的年成长幅度将放缓，分别预估为11%及9.3%。服务器方面，伴随AI服务器需求持续增加，AI高端芯片如NVIDIA H200/B100、AMD MI350及云端服务业者（CSP）自研ASIC陆续推出或开始量产。但由于Training AI Server是目前市场主流，其扩大采用的存储器是以有助于高速运算的DRAM产品为主，故相较于NAND Flash，DRAM的单机平均搭载容量成长幅度更高，Server DRAM预估年增率17.3%，Enterprise SSD则约13.2%。笔电方面，Microsoft所规范AI PC的CPU算力需达40TOPS以上，目前符合该规格的有Qualcomm Snapdragon X Elite、AMD Ryzen 8000系列（Strix Point），及Intel的Lunar Lake，但搭载上述CPU量产的笔电预计要到今年下半年才会陆续推出，因此对拉高存储器容量的帮助有限，且AI PC硬件规格主要标准要求是加大DRAM容量至16GB，SSD则并未规定必须提升至1TB。因此，预估DRAM于笔电的单机平均搭载容量年增率约12.4%，后续随着AI PC量产后，2025年成长幅度才会更明显。至于Client SSD虽有单机平均搭载容量上升趋势，但受NAND Flash价格大幅回升影响，年增率预估仅9.7%。

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  单一人工智能无法打造供应链能力

  尽管人工智能大有可为，但一些供应链领导者却表示，该技术是一种待解决问题的解决方案。与电子产品供应链中的大多数高管一样，专业采购人员也对人工智能(AI)感到兴奋。在接受Gartner公司调查的CSCO (Chief Supply Chain Officer，首席供应链官)中，有一半计划在未来12个月内实施生成式AI，另有14%已进入实施阶段。尽管人工智能大有可为，但一些供应链领导者却表示，该技术应用在供应链解决方案上，仍有一些问题还需要进一步解决。而Gartner供应链业务杰出副总裁分析师Noha Tohamy却不这么认为。“生成式AI可帮助人类更轻松地获得洞察力，这将显著提高生产力。企业将可以聘用同样或更少的员工来做更多的事情。”她告诉EPSNews。同时，她还补充说，生成式AI可利用自然语言让界面更加直观，且能从现有技术中获得更多好处，这将能提高这些技术的使用率，并从以前的技术投资中获得更高的回报。首席供应链官们希望生成式AI能够为公司提高生产力、提升业务敏捷性和降低成本。但Tohamy表示，企业目前处于生成式AI早期采用阶段，一些预期效益可能会被夸大或高估，也可能还没有充分了解风险，暂未将风险降到最低。“在供应链和采购领域尤其如此，因为许多用例都需要与外部合作伙伴共享和交换数据。”供应链用例Gartner认为，在采购领域，生成式AI对采购和合同生命周期管理，以及供应商信息发现和管理的影响最大。电子产品供应链已经在利用AI来快速筛选和分析大量数据，推荐产品替代方案并确定替代供应商。图片来源: Gartner, 2024年1月例如，全球电子和电气元器件主要批发商Waldom Electronics正在使用机器学习模型主动预测库存的销售情况，并正在探索使用人工智能实现采购流程中主动和被动两方面的自动化。目录分销商Digi-Key正在使用AI/ML(人工智能/机器学习)根据描述和参数数据对零件进行分类和编码；对客户审查和公司数据及内容关键字的分类；根据可用性推荐零件；以及基于发票、合同和其他来源进行数据验证、自动更正和通知。人工智能还被用于产品设计的研发和开发中。业内人士表示，除了“稍作调整”之，人工智能生成的设计非常准确。《哈佛商业评论》引用的用例表明，快速查找和审核供应商能够提高供应链的灵活性。Tohamy介绍说，最具有影响力的用例之一是“允许供应链员工用自然语言与技术交互，就关键绩效指标(KPI)和供应链绩效提出问题，并获得相应的情景化答案”。其他用途还包括代码扩充，为供应链关键绩效指标提供更多见解，以及员工辅助聊天机器人等。Tohamy解释说：“例如，规划者无需浏览多个系统、报告、仪表盘、Excel电子表格和图表，而用户可以通过生成式AI提出类似的问题——‘我的客户预计准时交付指标是什么？’然后就能更好地了解该指标背后的驱动因素，以及为解决问题或与内部团队合作做出更好的决策而可能采取的行动。”Gartner发现，首席供应链官平均将其部门预算的5.8%用于生成式AI。他们认为生成式AI有助于公司实现更广泛的数字化转型目标。但在采用生成式AI方面，供应链部门落后于市场营销和销售等其他部门。参与调查的65%的首席供应链官们表示，他们将在2024年聘请专职人员和专家来帮助部署这项技术。Tohamy表示，预计的预算数据表明，供应链领导者对于今年在生成式AI解决方案上取得进展非常重视，他们也意识到需要更多资源才能成功超越小规模试点。首席供应链官可能还会考虑到对员工的影响，因为员工需要转向更高附加值的活动，而低级别的任务则越来越多地实现自动化。部分问题的解决方案《哈佛商业评论》对供应链人工智能提出了这样的观点：人工智能工具并不能解决所有问题。据该出版物指出，在稳定的供应商市场中，替代供应商已广为人知，买方面临的不确定性极小，人工智能的价值就会降低。此外，已经共享深入信息的合作伙伴具有稳固的关系，人工智能工具能给其带来的额外好处也很有限。

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  半导体设备市场谨慎乐观，亮点还是有的

  近期，全球营收前四的半导体设备厂商接连公布2023年年报或2024年最新季报。围绕2024年半导体设备的增长支点、技术重点、宏观形势，头部企业划了这些重点。高带宽内存成为半导体设备增长动能全球营收前四的半导体设备厂商在最新财报中，普遍提到HBM（高带宽内存）将带动DRAM需求复苏，成为半导体设备市场的增长动能。应用材料公司总裁兼首席执行官盖瑞•狄克森（Gary Dickerson，以下简称狄克森）在2月16日举行的财报电话会上表示，HBM（高带宽内存）所需的裸片和封装，将为应用材料带来可观的市场增量。高带宽内存——也就是将高性能DRAM裸片堆叠起来，并通过先进封装与逻辑芯片相连接——是使数据中心具备AI承载能力的关键。高带宽内存使用的裸片面积是标准DRAM的两倍以上，这意味着生产相同数量的裸片需要两倍以上的产能。此外，裸片堆叠所需的封装也将为应用材料带来市场空间。图片高带宽内存架构示意图（来源：应用材料）“2023年，高带宽内存仅占DRAM产量的5%，预计未来几年的复合年增长率将达到50%。在2024财年，我们预计高带宽内存封装收入将比去年增长四倍，达到近5亿美元。”狄克森表示。ASML预计2024年内存业务收入将有所增长，主要推动力是高级内存产品DDR5和HBM带动DRAM的技术节点转换。ASML今年1月公布的2023年第四季度财报显示，存储芯片用系统的订单占比明显提升。从2023年全年来看，ASML的逻辑芯片用系统收入为 160 亿欧元，同比增长60%。存储芯片用系统收入为60亿欧元，同比增长 9%，与逻辑芯片用系统存在较大差距。但在2023年第四季度的净预订量中，逻辑芯片用系统占预订量的53%，存储芯片用系统占47%，两者的占比走向平衡。泛林预测，受到存储芯片复苏推动，2024年全球晶圆厂设备市场规模在800亿美元左右。其中，DRAM增长动力主要来自HBM的容量提升和节点转换。财报显示，泛林2023年第四季度的存储业务实现了创纪录的营收，营收占比达到48%，其中DRAM营收占比为31%，非易失性存储为17%。TEL在今年2月发布的2024财年第三财季财报指出，公司DRAM制造设备的营收占比已经连续三个财季提升，本财季达到31%，是第一财季占比的近两倍。先进制程相关设备迈上商用化台阶尖端逻辑芯片代工向来是头部半导体设备厂商的营收“大头”。2024年，ASML将继续导入面向尖端制程的高数值孔径EUV系统，应用材料和泛林也将GAA晶体管、背面供电等先进制程相关需求作为重点。高数值孔径EUV光刻系统被视为2nm以下制程的主流设备路径。2023年，ASML向英特尔发送了首台高数值孔径EUV系统——EXE:5000的首批模组。通过孔径数值的提升，ASML在EXE:5000光刻系统中，以20mJ/cm2（毫焦耳每平方厘米）的能量实现了185 wph（一小时内能够处理的晶圆片数）的产能，分辨率达到8nm，较上一代系统可以将特征尺寸（光刻工艺可以制作的最小特征图像的尺寸）缩小 1.7 倍，并将晶体管密度增加 2.9 倍。ASML首席财务官罗杰·达森（Roger Dassen）表示，预计2024年ASML会支出大量成本，以导入高数值孔径设备，并将年产能提升到 90 台EUV和600 台DUV。从2025年起，ASML的EUV光学系统将逐步过渡到利润率更高的高数值孔径系统EXE:5200。随着晶体管越做越小，栅极的宽度也越来越窄，当窄到一定程度时，对电流的控制力就会减弱。曾经，FinFET通过鳍状结构增加了栅极围绕沟道的面积，改善了电路控制，将制程节点从20nm延续到5nm以下。然而，当制程节点来到3nm及以下，FinFET也将迎来极限。GAA( 环绕式栅极技术)晶体管的出现，再一次改善了晶体管结构，实现了栅极对沟道的四面包裹，以更精准地控制电流。应用材料预计基于GAA晶体管的尖端逻辑芯片将在2024财年走向大批量生产。晶体管结构从FinFET 向GAA的转变，拓展了应用材料的盈利空间，每当晶圆厂增加10万片晶圆的月产能，应用材料的潜在市场就增加10亿美元。围绕晶圆厂对GAA晶体管工艺的需求，应用材料推出了面向30nm及以下FinFET和GAA晶体管的外延生长设备、支持3nm逻辑芯片晶圆代工和GAA晶体管所需图形化控制能力的电子束量测系统，以及拓展FinFET运用范围并促进GAA未来发展的选择性蚀刻工具等。背面供电被应用材料视为另一个重要的技术转折点。相比传统的正面供电，背面供电能够提升芯片的逻辑晶体管密度，实现功率和性能的改善。狄克森预计，背面供电的工艺需求能够在2024 年为公司带来收入，并在未来几年大幅扩增。与应用材料相似，泛林也将侧重点放在GAA、背面供电，以及先进封装和干法极紫外线图案化。泛林2024财年的投资重点还包括靠近客户所在地的工艺开发能力、全球供应链运营及制造能力的提升。设备厂商对2025年市场预期更为乐观虽然终端市场出现温和复苏迹象，DRAM行情有所回暖，但设备厂商对于2024年的预期偏向保守，对于2025年的市场行情则普遍持有乐观预期。2023年，ASML全年净收入和净利润都较2022年实现了30%以上的增长，然而ASML对于2024年第一季度营收的预期并不乐观，预计净销售收入在 50 亿欧元至 55 亿欧元之间，相比2023年第三季度72.37亿欧元的净收入将出现较大幅度的环比下降。ASML 总裁兼首席执行官彼得·温宁克（Peter Wennink，以下简称温宁克） 对2024年的市场行情持保守态度，认为2024年的复苏形势仍不确定，预计ASML在2024年的收入将与2023年相近。对于2025年，温宁克持有积极的看法，并将2024年视作为2025年大幅增长做好准备的过渡期。ASML综合2001年、2009年的市场周期曲线认为，半导体行业在经历下行周期后往往会迎来显著增长周期。如今的半导体产业受到通货膨胀、利率上升、经济放缓以及地缘政治的影响，正处于低谷期，但厂商也要为低谷之后的增长周期做好准备。TEL也看好晶圆厂设备市场在2025年的表现。TEL综合市调机构数据认为，2025年，AI服务器的持续增长，PC、智能手机在AI应用和换机周期的带动下需求上扬，将共同驱动DRAM、NAND和先进制程逻辑芯片的资本支出，使全年的晶圆厂设备市场规模实现双位数增长。

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