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2024-11-17 171
近日,在“探索未知·探索未来——中国闪存市场峰会”上,江波龙(301308.SZ)多名高管接受了 21 世纪经济报道记者的采访。
回望 2022 年,存储市场在终端需求不振、产业链高库存等不利因素陷入下行周期,包括存储原厂在内的产业链企业都遭遇重创。
3月21日晚,江波龙发布2022年年报,受全球经济下行风险加剧,以及存储市场供大于求导致价量齐跌等影响,公司实现营业收入83.3亿元,同比下降14.55%。
江波龙高级副总裁、COO王景阳认为,2022 年存储市场价格波动大的领域主要集中在消费级产品,而工业级和车规级存储产品增长较快,公司的相关业务表现也非常健康,“我们从 2020 年开始规划研发企业级产品,到目前已经三年时间,刚刚进入收获期,今年量产规模不会很大,但成长性会非常高。”
展望 2023 年后三个季度,王景阳认为下半年消费级存储市场陆续会有好转迹象,有望迎来价格的提升,此外,存储市场的工规级、车规级产品具备长期的增长趋势。
行业最大的问题是保供
根据公开资料显示,江波龙主要聚焦于存储产品和应用,形成固件算法开发、存储芯片测试、集成封装设计、 存储芯片设计等核心竞争力,为市场提供消费级、工规级、车规级存储器以及行业存储软硬件应用解决方案。目前公司已形成嵌入式存储、固态硬盘(SSD)、移动存储及内存条四大产品线。
2022 年,由于存储器单价下降明显,江波龙计提存货跌价准备,形成了1.62亿元的资产减值损失。不过,截至 2022 年末,公司在计提 1.62 亿资产减值损失的情况下,公司存货账面价值为37.44亿元,占净资产的56.4%。
王景阳指出:“对比去年,公司存货的比例有在下降,但是因为市场跌价太多,导致库存压力增加,所以我们在2022年中做了一些调整,市场的需求现在还在恢复当中。目前公司的库存,无论是从数量还是金额上都很健康。但需要注意的是,存储是一个周期性的行业,如果因为市场不好,就把库存降得很低,也不是一个好的解决办法。”
在王景阳看来,存储行业首要的关键词是保供,“这两年我们最痛苦的时候不是市场跌价,而是库存不足。存储行业库存部分对加盟商是双刃剑,首先不能太高,太高了占用公司现金流,当市场波动下行时可能会产生很多损失,但也不能过低,减产太多以后,等市场需求回暖可能没法反应。在合适的时间,我们可能还会主动加大备货量,这要视市场变化来定。”
立足当前的市场,王景阳判断,导致存储行业进入下行周期的重要推动力,源于以消费电子产业为主的市场应用上限被锁死,且缺乏新的应用对整个电子产业进行大的支撑。
不过,王景阳还指出,存储与其他所有电子产业相比还存在另一大特点——当价钱足够低时,会刺激用户提升容量和性能,而且这个趋势一旦形成会无法逆转,“比如手机,消费者在用了256G的容量后不太可能再选择128GB,同样,以后消费者也会逐步用上1TB的手机,所以存储的价格到了一个合理的甜蜜点,就会刺激大量的新增需求,尽管从目前来看手机整体量变化不大,但是行业的信心在快速恢复。”
自研存储芯片已经量产
根据江波龙高级副总裁、CTO高喜春透露,未来公司的发展会更侧重于企业级、车规级存储产品,“研发投入占比会越来越高”,当然,传统消费类存储也不会放弃,“会继续推新的产品、新的技术”。
根据公司财报显示,2022 年公司车规级存储保持快速增长,服务器内存条(RDIMM)量产出货,企业级SSD也陆续发布并送样。
期间,公司通过与汽车零部件一级供应商 (Tier1)的合作,将车规级存储产品广泛应用到主流汽车品牌,进入相关车企的供应链系统。
高喜春指出,车载产品对质量要求很高,主要表现如下:一是可靠性,通常汽车存储产品的使用时间为 5-10 年;二是应对环境的复杂性,比如高低温,最高可到 105 ,最低可达-40;三是需要符合车规AEC-Q100的可靠性标准。
“基于这些内容,产品对芯片的要求、端到端的容错保护、对宽温的要求,都是比较高的。我们从芯片设计开始,到主控、Flash都以车规级为标准。同时我们会对Flash数据进行大量的测试,针对性地设计一些特别的算法,基于这些算法保证产品的可靠性。另外,车规的测试环节也非常严苛,不管是实验室还是产线都要进行高低温长时间的测试,我们的产线、测试设备都是自研的,能够保证产品的质量和一致性。”高喜春进一步指出。
2022 年,在行业整体低迷的情况下,江波龙投入了 3.56 亿元的研发费用,超过 2021 年全年,投入的领域主要包括企业级及工规级存储器研发、小容量自研存储芯片设计等领域。
据高喜春透露,公司eMMC车规级产品已经大规模量产,同时公司在中国大陆率先推出了自研的 512Mb SLC NAND Flash 小容量存储芯片,可广泛用于 IoT 市场,并在技术上可以替代 NOR Flash,未来具有良好的市场前景。
AI 将带动市场新需求
2022 年末以来,ChatGPT 的横空出世,引发了市场对于人工智能的广泛探讨,而在生成式 AI 快速发展的背后,引发了关于算力与存储的需求,也被逐渐关注到。
江波龙副总裁闫书印认为,算力和存储是AI的基础设施,随着AI的智能化水平提升,对整个存储的需求,会呈现出增长的趋势,无论是从云端到边缘端,“首先从DRAM的角度来看,AI这种高性能计算,会给存储带来高性能、低时延的产品需求,AI 模型会在网络端配置容量非常大的DRAM资源进行训练,包括数据分析等;而在NAND Flash端,需要高速的flash产品,另外整个AI应用之后会产生大量的数据,对整个flash的存储容量有大量的需求,包括在端侧的智能穿戴,会有小尺寸、低功耗的需求等,这都是未来对存储的一些积极要求。”
总的来看,闫书印认为,ChatGPT等大模型对存储的性能(对数据的处理速率要求更高)、可靠性、能效(低功耗)等要求会更高。
同时,高喜春也补充指出,未来可能还会出现新接口技术,“比如随着容量增大,PCIe 5.0进入到 6.0,也会推动UFS4.0这些新技术的发展,包括整个计算机体系架构都会有相应的一些变化和更新升级。”
值得一提的是,随着 AI 的发展,ChatGPT等大模型的发展对算力提出了史无前例的要求,也为“存算一体”架构等技术带来推动力,后者主要是指在存储器中嵌入计算能力,以新的运算架构进行二维和三维矩阵乘法/加法运算。
高喜春认为,存算一体是热门概念,在 AI 领域需求更高,目前计算迭代比较快,但是存储的更新速度有些跟不上,“我们也在密切关注,但是现在这块还不是市场最主流的。”
【内容声明】文章内容由新财梯网编辑整理,新闻来源:21世纪经济报道
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