存储厂商业绩集体大回血,但芯片涨价却被“卡”住了
界面新闻记者 | 李彪
界面新闻编辑 | 宋佳楠
经历了一年多的寒冬后,存储厂商终于迎来了一波大涨回血。
7月25日,韩国存储芯片巨头SK海力士发布2024财年第二季度财报。受益于AI对先进存储需求的强劲推动,该公司业绩全面大涨,二季度营收为16.4万亿韩元(约118亿美元),比去年同期大涨125%,刷新了2022年创下的13.8万亿韩元的单季度历史最高纪录。
SK海力士的营业利润也达到了5.4万亿韩元,不但成功扭亏为盈,也是时隔六年重回5万亿韩元水平。净利润为4.12万亿韩元,较上一年大幅扭亏的同时,相较今年一季度也大涨了115%。
不只是SK海力士一家,“存储三巨头”中三星、美光近期的财报业绩都格外耀眼。三星在今年一季度的营业利润同比猛增9倍多,一举超过其2023年的利润总和。公司预告第二季度营业利润将延续涨势,暴涨14.5倍达到10.4万亿韩元,比市场预测的目标高出2万多亿韩元。美光的营收和利润今年年初也超预期增长,比市场预测的早一个季度提前实现了扭亏为盈。
上述三巨头累计约占全球九成以上的市场份额,它们的业绩大涨也将产业链上的一众存储厂商从产品跌价、利润腰斩的“苦日子”中带了出来。A股上市公司江波龙、澜起科技、兆易创新今年的利润都出现大幅增长。
而让这些存储厂商利润大涨的主要依托于存储芯片价格的反弹,特别是DRAM芯片(内存芯片)和NAND Flash(闪存芯片)价格的上涨。上涨的动力来自两方面,一方面是厂商长达一年的主动减产拉升价格,另一方面源于AI的刺激。
2022年年底,消费电子市场全面遇冷,存储市场出现严重供过于求,DRAM和NAND Flash两类主要的存储芯片滞销,市场价格跳水。厂商当时不得不选择降价促销,各家利润纷纷大幅缩水。
这样的“苦日子”一直熬到了2023年下半年。当时三星、SK海力士、美光达成共识,决心“不再亏本卖芯片”,主动采取了激进减产、去库存、调高合约价等手段强势拉涨,以对抗市场的下跌。至去年年底,主要存储芯片产品价格已经止跌,市场开始出现复苏迹象。
在此期间,除了存储厂商在供给端的努力外,生成式AI的爆发也刺激了一波需求的骤增,尤其是AI服务器对先进存储需求的快速上涨。
HBM是其中的代表。这是一种更适应AI应用的高带宽内存方案,利用3D堆叠技术把多个DRAM芯片连为一体,能够提供更高的数据传输速度和更低的延迟,对于需要处理大数据的AI大模型非常关键。HBM市场份额现下主要被存储三巨头瓜分,根据TrendForce的数据,2023年SK海力士市占率有望提升至53%,三星为38%,美光约为9%。英伟达则是这一领域的大客户。
虽然有上述利好因素刺激了存储产品的价格回涨,但市场目前尚未回到供需平衡的关键节点。TrendForce集邦咨询分析师吴雅婷告诉界面新闻记者,由于AI需求强劲,存储的整体均价持续上扬,但这种价格上涨主要体现在合约市场,与现货市场无关。
在存储行业,合约价为芯片厂与长期合作的大客户协商达成一致的价格,像三星去年宣布调涨合约价时,首先响应涨价的就是包括小米、OPPO在内的智能手机客户,以及知名的PC与存储模组厂商。现货价则主要是规模较小的模组商家,以及销售渠道商交易的价格。这些商家无法集中采购大规模的订单,需要每个工作日持续进行交易,因此现货价相比于合约价更加灵活,更能够即时反映市场供需变化。
从今年开始,合约价大涨已是芯片厂与大客户协商一致的确定趋势,存储公司上半年利润大涨也是受益于此。但在现货市场上,存储产品正在围绕涨价进行激烈拉锯,现货价整体在低位徘徊,甚至还出现了跌价。
如今,涨价“卡”在了存储市场从上游供给端到下游需求端的中间位置。
一位深圳的存储模组销售商告诉界面新闻记者,虽然像三星、SK海力士这样的存储芯片厂已经通知主要客户调涨合约价,但因为PC、智能手机这些主要的电子设备需求低迷,手机及PC终端设备厂商普遍不急于备货,仍在观望。期间有一些代理商和中小型销售不惜降价来刺激出货,但未能有效达到“以价换量“的预期。
吴雅婷认为,存储市场的需求依然集中在AI相关领域,像智能手机、PC等消费电子的需求还没有出现明显的上涨,因此存储市场整体需求仍未显著回升。
至于何时彻底复苏,重新回到供需平衡的节点,行业尚未有统一的时间表。但多位业内人士表示,如果存储市场的止跌回升主要靠供应一端拉涨,消费电子设备市场的需求复苏将是接下来需要重点关注的对象。
晶升股份:设备已具备DRAM和NAND用抛光片能力,部分产品已通过客户量产验证
金融界7月22日消息,有投资者在互动平台向晶升股份提问:领导,您好!公司大硅片生长炉技术仅限在28nm存储领域,请问能否用于DRAM 和NAND存储芯片制造。
公司回答表示:目前公司设备已经具备DRAM和NAND用抛光片能力,生产的部分产品已经通过客户量产验证,公司将继续和客户合作推进产品在先进制程应用的覆盖面。
本文源自金融界AI电报
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