大为股份：全资子公司大为创芯主要产品为NAND、DRAM存储两大系列

金融界11月3日消息，大为股份在互动平台表示，其全资子公司深圳市大为创芯微电子科技有限公司是一家集研发、设计、销售于一体的存储方案提供商，主要产品有NAND、DRAM存储两大系列。闪存的全称为快闪存储器，是一种非易失性半导体存储芯片，属于存储器中的大类产品。大为创芯存储产品可广泛应用于个人电脑、车载、IDC、工业控制、医疗、轨道交通、智能电子等领域。

本文源自金融界AI电报

存储大厂NAND技术迎突破

AI人工智能正推动存储器产业强劲发展，AI应用带来了海量数据增长，存储容量与性能需求大幅提升，NAND Flash技术重要性不断凸显。因此，存储大厂积极布局以HBM为代表的DRAM产业的同时，也并未忽视NAND Flash的发展。最新消息显示，三星、铠侠两家大厂NAND技术迎来新进展。

三星第九代V-NAND闪存材料技术突破

三星于今年4月宣布其第九代V-NAND 1Tb TLC产品开始量产，今年下半年三星将开始量产四层单元（QLC）第九代V-NAND。与第八代V-NAND相比，第九代V-NAND 1Tb TLC产品提高约50%的位密度(bit density)，功耗也降低了10%。

近日韩媒The Elec报道，三星正在其第九代V-NAND“金属布线”（metal wiring）环节中首次使用钼（Mo）材料。

图片来源：三星

“金属布线”是半导体制造过程的一大工艺，使用不同的方式连接数十亿个电子元器件，形成不同的半导体产品。目前， NAND工艺中所使用的材料是六氟化钨（WF6），随着钨材料在降低层高方面不断触及物理极限，三星开始锁定钼作为替代材料。据悉，三星的这一转变有望进一步缩减层高并降低NAND响应时间，性能将进一步提升。

不过，引入钼材料要求生产设备能够耐高温处理，将固态钼原材料加热至600 ℃以转化为气态，为此三星已从Lam Research公司引进了五台Mo沉积机，还计划明年再引进20台设备。此外，三星正与多家相关供应商紧密合作，包括Entegris和Air Liquide公司。

除了三星之外，报道指出美光等存储大厂也在探索钼应用于NAND生产的可行性。

铠侠推出2Tb BiCS8 FLASH QLC闪存

7月3日，铠侠宣布已经开始使用第八代BiCS FLASH 3D闪存技术，向客户提供2Tb BiCS8 FLASH QLC闪存样品，该款产品在业内拥有最大容量，有望推动包括人工智能在内的多个应用领域成长。

据悉，铠侠通过专有工艺和创新架构，在存储芯片的垂直和横向扩展上均取得了突破，并采用了CBA（CMOS直接键合到阵列）技术，以制造更高密度的设备，并提供3.6Gbps接口速度。

图片来源：铠侠

铠侠表示，与公司当前第五代QLC设备（铠侠产品中容量最高）相比，2Tb BiCS8 FLASH QLC闪存位密度约提高了2.3倍，写入能效比提高了约70%，全新的QLC产品架构可在单个存储器封装中堆叠16个芯片，从而为业界提供4TB容量，同时，它还具有更小的封装尺寸（11.5 x 13.5毫米）和1.5毫米的封装高度。

除了2Tb QLC之外，铠侠还在其产品组合中增加了1Tb QLC存储设备。与容量优化的2Tb QLC相比，性能优化的1Tb QLC的顺序写入速度大约提高了30%，读取延迟大约改善了15%。1Tb QLC将被部署于高性能应用中，包括客户端SSD和移动设备。

QLC SSD，人工智能领域大有可为！

与多层单元（MLC）和三层单元（TLC）设备相比，QLC NAND每个单元可以存储更多数据，显著提升存储性能。因此，无论是三星还是铠侠，针对QLC NAND皆有布局。

此前QLC NAND主要应用于PC OEM和消费级SSD领域，随着AI大模型不断普及，数据中心存储需求不断激增，QLC NAND尤其是QLC SSD有望在AI、大数据领域大显身手。

受益于AI需求推升，全球市场研究机构TrendForce集邦咨询预估，2024全年QLC Enterprise SSD出货位元上看30EB（EB；Exabyte），较2023年成长四倍。

图片来源：拍信网

TrendForce集邦咨询认为，QLC SSD在AI应用搭载提升有两大原因，一是该产品的读取速度，二是TCO（总体拥有成本；Total Cost of Ownership）优势。由于AI推理服务器主要以读取为主，资料写入次数不若AI训练型服务器（AI Training Server）频繁，相较HDD，QLC Enterprise SSD读取速度更胜，且容量已发展至64TB。

此外，实际上目前通用型服务器采用的HDD产品主流容量在20~24TB，而QLC Enterprise SSD（64TB）单个产品运转除了较HDD节省电力外，在存储容量布局上，QLC所需使用空间减少，可大幅降低TCO成本。AI Training已然成为重度电力消耗应用，因此节能将成为存储产品的优先考量，故大容量QLC Enterprise SSD产品更是大宗AI客户寻求的解决方案。

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