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Q1,前五大企業級SSD品牌營收排名最新出爐

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本文由半導體產業縱橫(ID:ICVIEWS)綜合

前五大Enterprise SSD品牌廠第一季營收皆呈現季減,顯示市場歷經一段調整期。

根據TrendForce集邦咨詢最新調查,2025年第一季因新一代AI產品在組裝環節遭遇挑戰,以及北美地區長期累積的庫存仍待消化等因素,主要客戶皆大幅縮減訂單規模,Enterprise SSD(企業級固態硬盤)平均售價因此顯著下滑近20%,導致前五大Enterprise SSD品牌廠第一季營收皆呈現季減,顯示市場歷經一段調整期。



市場排名第一的Samsung(三星)主要受淡季效應和整體需求疲軟影響,營收季減34.9%,僅有18.9億美元。

營收第二的SK Group(SK集團,含SK hynix(SK海力士)及Solidigm(思得))因主要客戶在AI基礎建設的策略調整,第一季營收下滑超過50%,降至9.9億美元。

Micron第一季營收為8.5億美元,營收季減幅度為27.3%,表現相對穩健。Kioxia第一季度營收季減21.8%,為5.7億美元。閃迪第一季產品出貨量呈現增長趨勢,營收為2.3億美元。

根據TrendForce集邦咨詢此前研究報告,隨著北美科技巨頭持續加碼人工智能(AI)基礎設施投資,Enterprise SSD需求將于2025年第三季度顯著攀升,推動NAND Flash價格季增幅度達10%,成為存儲芯片產業鏈復蘇的關鍵驅動力。

報告指出,以微軟、谷歌、亞馬遜為代表的北美云端服務業者(CSP)正加速部署AI訓練與推理集群,對高容量、高性能SSD的需求呈現爆發式增長。AI大模型迭代、實時數據處理及邊緣計算場景的普及,迫使企業級客戶大幅升級存儲基礎設施。

需求側方面,TrendForce數據顯示,2025年全球企業級SSD采購量預計同比增長25%,其中北美市場占比超60%。

供給側方面,盡管三星、SK海力士、鎧俠等頭部廠商持續擴產,但AI訂單的集中涌入導致成品庫存水位降至近三年低點,市場供需格局迅速轉向“供不應求”。

受企業級SSD需求激增影響,NAND Flash市場供需矛盾進一步加劇。TrendForce分析稱,當前SSD成品庫存周轉天數已降至12天以下(行業健康水平為15-20天),而AI訂單的“長周期、高確定性”特征進一步壓縮了供應鏈彈性。

報告預測,2025年第三季度NAND Flash合約價將季增8%-10%,其中企業級SSD價格漲幅或達12%-15%,遠超消費級產品。

目前,上游原廠(如三星、SK海力士、美光)已向下游模組廠發出漲價通知,部分訂單已開始執行新價格。

在AI模型訓練過程中,SSD不僅負責儲存模型參數,包含不斷更新的權重和偏差,而且可以創建檢查點(check point),以定期保存AI模型訓練進度,即使訓練中斷也能從特定點恢復。上述功能都相當依賴高速傳輸以及寫入耐用度,因此客戶主要選擇使用4TB/8TB TLC(三層單元閃存) SSD產品,以滿足嚴苛的訓練過程需求。

AI推理環節中,SSD可在推理過程中協助調整、優化AI模型,尤其SSD可以實時更新數據,以便微調推理模型結果。AI推理主要提供檢索增強生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation)和大型語言模型(LLM, Large Language Model)服務,而SSD可以儲存RAG和LLM參考的相關文檔和知識庫,以生成含有更豐富信息的響應。

隨著更多生成信息是以影片或相片顯示,其數據存儲量也相應增加,因此,TLC/QLC(四層單元閃存) 16TB以上等大容量SSD便成為AI推理主要采用的產品。

AI帶來海量存儲需求的同時,也對存儲產品提出了新要求,高性能、大容量成為“剛需”,促進SSD產品持續迭代升級,創新發展。

SSD一般由硬件組件與固件兩大部分組成,硬件組件包括主控芯片、存儲芯片(DRAM、NAND Flash)。其中主控芯片承擔數據的讀取、寫入。由于AI應用對數據處理速度、準確性、能效比以及安全性的高要求,相比傳統SSD,AI SSD對主控芯片的要求更為嚴格與復雜。

以高性能為例,AI SSD主控芯片應具備極高的連續讀寫速度和隨機訪問性能。當前AI SSD以支持PCIe 5.0為主流,未來將支持更高版本的接口,以及高帶寬的NAND閃存通道,以實現高達數十GB/s的讀寫速度。

存儲芯片中,NAND Flash即閃存顆粒,是數據存儲的核心介質,也是數據存儲的載體。當前SSD使用的閃存顆粒包括TLC(三層單元)、QLC(四層單元)等,業界看好QLC SSD發展,除了因為其具有更高容量和更快的讀取速度優勢外,還因為它具有更優的TCO總體擁有成本優勢:憑借更高的存儲密度,優化服務器和物理占用空間,并降低能源消耗等優勢,在滿足高性能存儲需求的基礎上,QLC SSD可以幫助大規模數據中心降低TCO總擁有成本。

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