龙头涨价确认底部？这个半导体行业拐点有望加速到来

近日，半导体中存储细分消息不断。

(资料图片仅供参考)

5月16日，据供应链人士透露，长江存储已经正式通知NAND涨价，涨价幅度约在3-5%左右。

另外据界面新闻援引《电子时报》近日消息，美光此前已告知经销商DRAM及NAND Flash闪存从5月起不再接受更低询价；有消息传三星通知经销代理商，未来将不再提供低于目前成交价的订单。

此外，内存厂商西数与日本的铠侠谋划合并。

天风证券表示，海外厂商通知代理商不再接受更低询价，存储价格或已触底。国金证券也认为，存储价格有望逐渐接近下行周期底部，并看好2023年二三季度存储板块迎来止跌。

早些时候美光在财报电话会议上曾表示，一台人工智能服务器DRAM使用量是普通服务器的8倍，NAND是普通服务器的3倍，人工智能未来将提振存储芯片行业销售。

行业拐点有望加速到来

据国金证券研报，存储器为全球半导体第二细分市场，历史周期走势与全球半导体走势一致，但波动性大于整个半导体行业。

国金证券指出，当前存储芯片行业正走在2021年下半年以来的下行周期，本轮下行周期中，存储器销售增速在2021年年中见顶，2022年增速转负。其认为存储价格有望逐渐接近下行周期底部，看2023年二三季度存储板块迎来止跌。

兴业证券也表示，通过复盘过去行业景气周期的需求、供给、库存及价格等重要指标的变化趋势，结合当前行业基本面情况，存储行业在经历了2022年的需求疲软，库存去化之后，当前正处于景气筑底阶段，有望于今年实现景气修复。

1）需求端：存储需求处于底部，23H2有望触底反弹，AI服务器推动需求增长。

从手机端来看，需求持续疲软，2019年-2022年全球智能手机出货量稳定在12-14亿台左右，2023年随着海外中低端5G手机普及率的提高、通胀的改善全球及国内智能手机出货量有望实现反弹，同时手机容量增长推动存储需求提高；

PC端，2023Q1全球PC出货量下跌33%，库存水位较高，库存及需求情况预计2023H2恢复正常；

服务器端，预计2023H2出货量恢复正常，同时AI服务器渗透率提高大趋势助力存储长期需求增长；

汽车电子方面，2022年新能源汽车出货量达到705.8万辆，2016-2022年CAGR达54.6%，新能源汽车出货量增长有望拉动存储需求。

2）供给端：各大存储厂缩减资本开支，存储芯片供需有望改善。

由于下游需求持续低迷，海力士、美光、旺宏、华邦电等各大存储芯片大厂均缩减资本开支、调低产能利用率，未来随着各大存储厂商主动去库存和减产，供需关系有望持续改善。

销售额方面，2022四季度三星的存储部门营收12.14万亿韩元，同比下降38%，2022四季度SK海力士营收7.70万亿韩元，同比下降38%；美光FY2023二季度季度营收36.93亿美元，同比下降53%。存储原厂2022四季度出现大幅亏损，2022四季度SK海力士净利润-3.5万亿韩元，出现10年来首次营业亏损。库存方面，目前美光单季库存已达历史峰值水平，23二季度有望逐季下降。

3）价格端：存储芯片价格跌幅有望收敛，供需关系改善加速价格拐点到来。DRAM方面，TrendForce预计2023二季度DRAM价格跌幅有望收敛至10~15%，DRAM现货价格已经接近上轮周期的底部，下半年价格有望企稳回升。NAND方面，预计2023二季度NANDFlash价格跌幅有望收敛至5~10%。随着海外多家供应商积极减产，下半年价格有望企稳回升。

AI拉动存储需求爆发

据TrendForce相关数据，服务器和智能手机是DRAM主要的两大应用领域，2022年智能手机和服务器占比分别为38.5%/34.9%合计比例为73.4%，受益于人工智能AI和高性能计算HPC相关新兴领域的应用，华金证券预计2023年服务器将超越智能手机成为DRAM第一大应用领域。

据此前美光在2023财年第二财季电话会议上的内容，一台人工智能服务器DRAM使用量是普通服务器的8倍，NAND是普通服务器的3倍。

那AI具体能拉动多大的存储芯片需求呢？

东吴证券研报对此作了测算，基本假设包括：短期日度访问量为6000万次（ChatGPT-2000万次；Bing-4000万次），远期日度访问量为35亿次（Google-30亿次；百度-2亿次；其他-3亿次）；每次访问平均提问次数为8次；平均每个回答生成词数为50词；训练使用数据量为推理生成数据量的1%；GPU算力利用率为35%。

其指出，经过测算，ChatGPT短期/远期拉动算力增量分别为8.652E+21/5.047E+23 TFLOPS。进一步地，以NVIDIA A100产品为基准，假设GPU算力为19.5TFLOPS/s，单个GPU堆叠8个DRAM芯片，则短期/远期拉动DRAM需求增量分别为117384/6847104个。

东吴证券表示，AI应用正不断加快发展进程和商业化进程，大模型已成为各大行业巨头的重要发力方向，随着模型参数的增加和相关市场的持续渗透，服务器和存储芯片需求量将得到进一步提升，存储行业有望持续收益。

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