21世紀經濟報道記者 楊坪 深圳報道
近日，在“探索未知·探索未來——中國閃存市場峰會”上，江波龍（301308.SZ）多名高管接受了 21 世紀經濟報道記者的采訪。
回望 2022 年，存儲市場在終端需求不振、産業鍊高庫存等不利因素陷入下行周期，包括存儲原廠在内的産業鍊企業都遭遇重創。
3 月21日晚，江波龍釋出2022年年報，受全球經濟下行風險加劇，以及存儲市場供大于求導緻價量齊跌等影響，公司實作營業收入83.3億元，同比下降14.55%。
江波龍進階副總裁、COO王景陽認為，2022 年存儲市場價格波動大的領域主要集中在消費級産品，而工業級和車規級存儲産品增長較快，公司的相關業務表現也非常健康，“我們從 2020 年開始規劃研發企業級産品，到目前已經三年時間，剛剛進入收獲期，今年量産規模不會很大，但成長性會非常高。”
展望 2023 年後三個季度，王景陽認為下半年消費級存儲市場陸續會有好轉迹象，有望迎來價格的提升，此外，存儲市場的工規級、車規級産品具備長期的增長趨勢。
行業最大的問題是保供
根據公開資料顯示，江波龍主要聚焦于存儲産品和應用，形成固件算法開發、存儲晶片測試、內建封裝設計、 存儲晶片設計等核心競争力，為市場提供消費級、工規級、車規級存儲器以及行業存儲軟硬體應用解決方案。目前公司已形成嵌入式存儲、固态硬碟(SSD)、移動存儲及記憶體條四大産品線。
2022 年，由于存儲器單價下降明顯，江波龍計提存貨跌價準備，形成了1.62億元的資産減值損失。不過，截至 2022 年末，公司在計提 1.62 億資産減值損失的情況下，公司存貨賬面價值為37.44億元，占淨資産的56.4%。
王景陽指出：“對比去年，公司存貨的比例有在下降，但是因為市場跌價太多，導緻庫存壓力增加，是以我們在2022年中做了一些調整，市場的需求現在還在恢複當中。目前公司的庫存，無論是從數量還是金額上都很健康。但需要注意的是，存儲是一個周期性的行業，如果因為市場不好，就把庫存降得很低，也不是一個好的解決辦法。”
在王景陽看來，存儲行業首要的關鍵詞是保供，“這兩年我們最痛苦的時候不是市場跌價，而是庫存不足。存儲行業庫存部分對加盟商是雙刃劍，首先不能太高，太高了占用公司現金流，當市場波動下行時可能會産生很多損失，但也不能過低，減産太多以後，等市場需求回暖可能沒法反應。在合适的時間，我們可能還會主動加大備貨量，這要視市場變化來定。”
立足目前的市場，王景陽判斷，導緻存儲行業進入下行周期的重要推動力，源于以消費電子産業為主的市場應用上限被鎖死，且缺乏新的應用對整個電子産業進行大的支撐。
不過，王景陽還指出，存儲與其他所有電子産業相比還存在另一大特點——當價錢足夠低時，會刺激使用者提升容量和性能，而且這個趨勢一旦形成會無法逆轉，“比如手機，消費者在用了256G的容量後不太可能再選擇128GB，同樣，以後消費者也會逐漸用上1TB的手機，是以存儲的價格到了一個合理的甜蜜點，就會刺激大量的新增需求，盡管從目前來看手機整體量變化不大，但是行業的信心在快速恢複。”
自研存儲晶片已經量産
根據江波龍進階副總裁、CTO高喜春透露，未來公司的發展會更側重于企業級、車規級存儲産品，“研發投入占比會越來越高”，當然，傳統消費類存儲也不會放棄，“會繼續推新的産品、新的技術”。
根據公司财報顯示，2022 年公司車規級存儲保持快速增長，伺服器記憶體條(RDIMM)量産出貨，企業級SSD也陸續釋出并送樣。
期間，公司通過與汽車零部件一級供應商 (Tier1)的合作，将車規級存儲産品廣泛應用到主流汽車品牌，進入相關車企的供應鍊系統。
高喜春指出，車載産品對品質要求很高，主要表現如下：一是可靠性，通常汽車存儲産品的使用時間為 5-10 年；二是應對環境的複雜性，比如高低溫，最高可到 105 ℃，最低可達-40℃；三是需要符合車規AEC-Q100的可靠性标準。
“基于這些内容，産品對晶片的要求、端到端的容錯保護、對寬溫的要求，都是比較高的。我們從晶片設計開始，到主要、Flash都以車規級為标準。同時我們會對Flash資料進行大量的測試，針對性地設計一些特别的算法，基于這些算法保證産品的可靠性。另外，車規的測試環節也非常嚴苛，不管是實驗室還是産線都要進行高低溫長時間的測試，我們的産線、測試裝置都是自研的，能夠保證産品的品質和一緻性。”高喜春進一步指出。
2022 年，在行業整體低迷的情況下，江波龍投入了 3.56 億元的研發費用，超過 2021 年全年，投入的領域主要包括企業級及工規級存儲器研發、小容量自研存儲晶片設計等領域。
據高喜春透露，公司eMMC車規級産品已經大規模量産，同時公司在中國大陸率先推出了自研的 512Mb SLC NAND Flash 小容量存儲晶片，可廣泛用于 IoT 市場，并在技術上可以替代 NOR Flash，未來具有良好的市場前景。
AI 将帶動市場新需求
2022 年末以來，ChatGPT 的橫空出世，引發了市場對于人工智能的廣泛探讨，而在生成式 AI 快速發展的背後，引發了關于算力與存儲的需求，也被逐漸關注到。
江波龍副總裁闫書印認為，算力和存儲是AI的基礎設施，随着AI的智能化水準提升，對整個存儲的需求，會呈現出增長的趨勢，無論是從雲端到邊緣端，“首先從DRAM的角度來看，AI這種高性能計算，會給存儲帶來高性能、低延遲時間的産品需求，AI 模型會在網絡端配置容量非常大的DRAM資源進行訓練，包括資料分析等；而在NAND Flash端，需要高速的flash産品，另外整個AI應用之後會産生大量的資料，對整個flash的存儲容量有大量的需求，包括在端側的智能穿戴，會有小尺寸、低功耗的需求等，這都是未來對存儲的一些積極要求。”
總的來看，闫書印認為，ChatGPT等大模型對存儲的性能（對資料的處理速率要求更高）、可靠性、能效（低功耗）等要求會更高。
同時，高喜春也補充指出，未來可能還會出現新接口技術，“比如随着容量增大，PCIe 5.0進入到 6.0，也會推動UFS4.0這些新技術的發展，包括整個計算機體系架構都會有相應的一些變化和更新更新。”
值得一提的是，随着 AI 的發展，ChatGPT等大模型的發展對算力提出了史無前例的要求，也為“存算一體”架構等技術帶來推動力，後者主要是指在存儲器中嵌入計算能力，以新的運算架構進行二維和三維矩陣乘法/加法運算。
高喜春認為，存算一體是熱門概念，在 AI 領域需求更高，目前計算疊代比較快，但是存儲的更新速度有些跟不上，“我們也在密切關注，但是現在這塊還不是市場最主流的。”
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