ChatGPT:存算一體，算力的下一極AIGC行業(yè)深度報告(6)令ChatGPT開啟大模型“軍備賽”，存儲作為計算機重要組成部分明顯受益:

ChatGPT開啟算力軍備賽，大模型參數呈現指數規(guī)模，引爆海量算力需求，模型計算量增長速度遠超人工智能硬件算力增長速度，同時也對數據傳輸速度提出了更高的要求。XPU、內存、硬盤組成完整的馮諾依曼體系，以一臺通用服務器為例，芯片組+存儲的成本約占70%以上，芯片組、內部存儲和外部存儲是組成核心部件；存儲是計算機的重要組成結構，“內存”實為硬盤與CPU之間的中間人，存儲可按照介質分類為ROM和RAM兩部分。令存算一體，后摩爾時代的必然發(fā)展:

過去二十年中，算力發(fā)展速度遠超存儲，“存儲墻”成為加速學習時代下的一代挑戰(zhàn)，原因是在后摩爾時代，存儲帶寬制約了計算系統(tǒng)的有效帶寬，芯片算力增長步履維艱。因此存算一體有望打破馮諾依曼架構，是后摩時代下的必然選擇，存

算一體即數據存儲與計算融合在同一個芯片的同一片區(qū)之中，極其適用于大數據量大規(guī)模并行的應用場景。存算一體優(yōu)勢顯著，被譽為AI芯片的“全能戰(zhàn)士”，具有高能耗、低成本、高算力等優(yōu)勢；存算一體按照計算方式分為數字計算和模擬計算，應用場景較為廣泛，SRAM、RRAM有望成為云端存算一體主流介質。令存算一體前景廣闊、漸入佳境

:

存算一體需求旺盛，有望推動下一階段的人工智能發(fā)展，原因是我們認為現在存算一體主要AI的算力需求、并行計算、神經網絡計算等；大模型興起，存算一體適用于從云至端各類計算，端測方面，人工智能更在意及時響應，即“輸入”即“輸出”，目前存算一體已經可以完成高精度計算；云端方面，隨著大模型的橫空出世，參數方面已經達到上億級別，存算一體有望成為新一代算力因素；存算一體適用于人工智能各個場景，如穿戴設備、移動終端、智能駕駛、數據中心等。我們認為存算一體為下一代技術趨勢并有望廣泛應用于人工智能神經網絡相關應用、感存算一體，多模態(tài)的人工智能計算、類腦計算等場景。令投資建議:

關注四條投資主線：1)具備算力能力的廠商，受益標的為:

首都在線、中科曙光、拓維信息、神州數碼、浪潮信息、寒武紀、海光

信息、龍芯中科、景嘉微；2)具備存儲芯片能力的廠商，受益標的為:

東芯股份、兆易創(chuàng)新、北京君正、瀾起科技、聚辰股份、普冉股份；3)

具備存儲模組能力的廠商，受益標的為:

江波龍、佰維存儲、德明利；4)與存儲相關的其他廠商，受益標的為:

中科曙光、易華錄、同有科技、

恒爍股份。令風險提示:

核心技術水平升級不及預期的風險、AI倫理風險、政策推進不及預期的風險、中美貿易摩擦升級的風險。核心邏輯:2目錄01

存算一體，開啟算力新篇章02

存算一體，打開海量應用空間03

投資建議:梳理AIGC相關受益廠商04

風險提示301

存算一體，開啟算力新篇章4令ChatGPT開啟算力軍備賽:

我們已經在《ChatGPT:百度文心一言暢想》中證明數據、平臺、算力是打造大模型生態(tài)的必備基礎，且算力

是訓練大模型的底層動力源泉，一個優(yōu)秀的算力底座在大模型(AI算法)的訓練和推理具備效率優(yōu)勢；同時，我們在《ChatGPT打響AI算力“軍備戰(zhàn)”》中證明算力是AI技術角逐“入場券”，其中AI服務器、AI芯片等為核心產品；此外，我們還在《ChatGPT

，英偉達DGX引爆AI“核聚變”》中證明以英偉達為代表的科技公司正在快速補足全球AI算力需求，為大模型增添必備“燃料”。令大模型參數呈現指數規(guī)模，引爆海量算力需求

:

根據財聯(lián)社和OpenAI數據，ChatGPT浪潮下算力缺口巨大，根據OpenAI數據，模型計算量增長速度遠超人工智能硬件算力增長速度，存在萬倍差距。運算規(guī)模的增長，帶動了對AI訓練芯片單點算力提升的需求，并對數據傳

輸速度提出了更高的要求。根據智東西數據，過去五年，大模型發(fā)展呈現指數級別，部分大模型已達萬億級別，因此對算力需求也隨之

攀升。

1.1

ChatGPT開啟大模型“軍備賽”，算力呈現明顯缺口大模型參數數量和訓練數據規(guī)?？焖僭鲩L近年大模型的參數規(guī)模增長趨勢5令服務器的組成

:

我們以一臺通用服務器為例，服務器主要由主板、內存、芯片組、磁盤、網卡、顯卡、電源、主機箱等硬件設備組成；其中芯片組、內部存儲和外部存儲是組成核心部件。令GPU服務器優(yōu)勢顯著:

GPU服務器超強的計算功能可應用于海量數據處理方面的運算，如搜索、大數據推薦、智能輸入法等，

相較于通用服務器，在數據量和計算量方面具有成倍的效率優(yōu)

勢。此外，GPU可作為深度學習的訓練平臺，優(yōu)勢在于1、GPU服務器可直接加速計算服務，亦可直接與外界連接通信；2、GPU服務器和云服務器搭配使用，云服務器為主，GPU服務器負責提供計算平臺；3、對象存儲COS可以為GPU服務器提供大數據量的云存儲服務。令AI服務器芯片組價值成本凸顯:

以一臺通用服務器為例，主板或芯片組占比最高，大約占成本50%以上，內存(內部存儲+外部存儲)占比約為20%。此外，根據Wind及芯語的數據，AI服務器相較于高性能服務器、基礎服務器在芯片組(CPU+GPU)的價格往往更高，AI服務器(訓練)芯片組的成本占比高達83%、AI服務器(推理)芯片組占比為50%，遠遠高于通用服務器芯片組的占比。編號名稱編號名稱3中置GPU模塊12內存5、6網卡13主板7Riser卡18電源模塊8GPU卡23硬盤9存儲控制卡25超級電容10CPU27加密模塊12內存28系統(tǒng)電池1.2

深度拆解服務器核心硬件組成部分資料來源：H3CUniServer

R4900G5技術白皮書，華西證券研究所H3C

UniServer

R4900G5服務器硬件結構注釋H3C

UniServer

R4900G5服務器硬件結構拆解6令存儲是計算機的重要組成結構

:

存儲器是用來存儲程序和數據的部件，對于計算機來說，有了存儲器才有記憶功能，才能保證正常工作。存儲器按其用途可分為主存儲器和輔助存儲器，主存儲器又稱內存儲器(簡稱內存)，輔助存儲器又稱外存儲器(簡稱外存)。

內存

:

主板上的存儲結構，與CPU直接溝通，并用其存儲數據的部件，存放當前正在使用的(即執(zhí)行中)的數據和程序，一旦斷電，其中的程序和數據就會丟失；

外存

:

磁性介質或光盤，像硬盤，軟盤，CD等，能長期保存信息，并且不依賴于電力來保存信息。

XPU、內存、硬盤組成完整的馮諾依曼體系:“內存”實為硬盤與CPU之間的中間人，CPU如果直接從硬盤中抓數據，時間會太久。所以“內存”作為中間人，從硬盤里面提取數據，再讓CPU直接到內存中拿數據做運算。這樣會比直接去硬盤抓數據，快百萬倍；CPU里面有一個存儲空間Register(寄存器)，運算時，CPU會從內存中把數據載入Register,再讓Register中存的數字做運算，運算完再將結果存回內存中，因此運算速度Register>內存>硬盤，速度越快，價格越高，容量越低。1.3

存儲，計算機的重要組成結構數據存儲示意圖數據存儲示意圖7令存儲按照易失性分類

:

分別為ROM(只讀存儲器)是ReadOnlyMemory的縮寫，RAM(隨機存取存儲器)是Random

Access

Memory的縮寫。

ROM在系統(tǒng)停止供電的時候仍然可以保持數據，而RAM通常都是在掉電之后就丟失數據，典型的RAM就是計算機的內存。令RAM(隨機存取存儲器)作為內存架構廣泛應用于計算機中:是與中央處理器直接交換數據的內部存儲器?？梢噪S時讀寫且速度很快，通常作為操作系統(tǒng)或其他正在運行中的程序的臨時資料存儲介質。RAM可分為靜態(tài)SRAM與動態(tài)DRAM,SRAM速度非?？欤悄壳白x寫最快的存儲

設備了，但是價格昂貴，所以只在要求很苛刻的地方使用，譬如CPU的一級緩沖，二級緩沖；DRAM保留數據的時間很短，速度也比SRAM

慢，不過比任何的ROM都要快，但從價格上來說DRAM相比SRAM要便宜，因此計算機內存大部分為DRAM架構；令

ROM(只讀存儲器)作為硬盤介質廣泛使用:Flash內存的存儲特性相當于硬盤，它結合了ROM和RAM的長處，不僅具備了電子可擦除可編程的性能，還不會斷電丟失數據同時可以快速讀取數據，近年來Flash已經全面替代傳統(tǒng)ROM在嵌入式系統(tǒng)的定位，目前Flash主要有兩種

NOR

Flash和NAND

Flash。Nand-flash存儲器具有容量較大，改寫速度快等優(yōu)點，適用于大量數據的存儲，因此被廣泛應用在各種存儲卡，U盤，SSD，eMMC等等大容量設備中；NOR-Flash則由于特點是芯片內執(zhí)行，因此應用于眾多消費電子領域。比較動態(tài)RAM(DRAM)靜態(tài)RAM(SRAM)存儲原理電容存儲電荷的方式觸發(fā)器的方式集成度高低芯片引腳少多功耗小大價格低高速度慢塊刷新有無1.3

存儲，計算機的重要組成結構易失性存儲器分類存儲分類示意圖8令算力發(fā)展速度遠超存儲，存儲帶寬限制計算系統(tǒng)的速度

:

在過去二十年，處理器性能以每年大約55%的速度提升，內存性能的提升速度每年只有10%左右。因此，目前的存儲速度嚴重滯后于處理器的計算速度。能耗方面，從處理單元外的存儲器提取所需的時間往往是運

算時間的成百上千倍，因此能效非常低；“存儲墻”成為加速學習時代下的一代挑戰(zhàn)，原因是數據在計算單元和存儲單元的頻繁移動。 令存儲墻、帶寬墻和功耗墻成為首要限制關鍵

:

在傳統(tǒng)計算機架構中，存儲與計算分離，存儲單元服務于計算單元，因此會考慮兩者優(yōu)先級；如今由于海量數據和AI加速時代來臨，不得不考慮以最佳的配合方式為數據采集、傳輸、處理服務，然而存儲墻、帶寬墻和功耗墻

成為首要挑戰(zhàn)，雖然多核并行加速技術也能提升算力，但在后摩爾時代，存儲帶寬制約了計算系統(tǒng)的有效帶寬，芯片算力增長步履維艱。 令

存算一體有望打破馮諾依曼架構，是后摩時代下的必然選擇:

存算一體是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。存內計算和存內邏輯，即存算一體技術優(yōu)勢在于可直接利用存儲器進行數據處理或計算，從而把數據存儲與計算融

合在同一個芯片的同一片區(qū)之中，可以徹底消除馮諾依曼計算架構瓶頸，特別適用于深度學習神經網絡這種大數據量大規(guī)模并行的應用

場景。

1.4

存算一體，后摩爾時代的必然發(fā)展算力發(fā)展速度遠超存儲器存儲墻瓶頸9令

存算一體概念已有50年歷史:

早在1969年，斯坦福研究所的Kautz等人提出了存算一體計算機的概念。但受限于當時的芯片制造技術和算力需求的匱乏，那時存算一體僅僅停留在理論研究階段，并未得到實際應用。然而為了打破馮諾依曼架構，降低“存儲-內存-處理單元”過程數據搬移帶來的開銷,業(yè)內廣泛采用3D封裝技術實現3D堆疊提供更大帶寬，但是并沒有改變數據存儲與數據處理分離的問題；令近年來，存算一體隨著人工智能的驅動得到較快發(fā)展

:

隨著半導體制造技術突破，以及AI等算力密集的應用場景的崛起，為存算一體技

術提供新的制造平臺和產業(yè)驅動力。2016年，美國加州大學團隊提出使用RRAM構建存算一體架構的深度學習神經網絡(PRIME)。相較于傳統(tǒng)馮諾伊曼架構的傳統(tǒng)方案，PRIME可以實現功耗降低約20倍、速度提升約50倍；此外，

2017年，英偉達、微軟、三星等提出存算一體原型；同年起，國產存算一體芯片企業(yè)開始“扎堆”入場，例如千芯科技、智芯微、億鑄科技、后摩時代、蘋芯科技等。1.4

存算一體，后摩爾時代的必然發(fā)展存算一體發(fā)展簡史10令存算一體優(yōu)勢顯著，被譽為AI芯片的“全能戰(zhàn)士”其優(yōu)勢如下:

1、成百上千倍的提高計算效率，降低成本:存算一體的優(yōu)勢是打破存儲墻，消除不必要的數據搬移延遲和功耗，使用存儲單元提升算力；

2、特定領域提供更高算力與能效:存算一體架構消除了計算與存儲的界限，直接在存儲器內完成計算，因此屬于非馮諾伊曼架構，在特定領域可以提供更大算力(1000TOPS以上)和更高能效(超過10-100TOPS/W)，明顯超越現有ASIC算力芯片；

3、存算一體代表了未來AI計算芯片的主流架構:

除AI計算外，存算技術也可用于感存算一體芯片和類腦芯片，可減少不必要的數據搬運與使用存儲單元參與邏輯計算提升算力，原因在于等效于在面積不變的情況下規(guī)?；黾佑嬎愫诵臄怠?.5

存算一體:

AI芯片的“全能戰(zhàn)士”存算一體對比示意圖11令目前存算技術按照歷史路線順序演進:

A、查存計算:

GPU中對于復雜函數就采用了這種計算方法，通過在存儲芯片內部查表來完成計算操作，目前應用較為廣闊，且技術相較成熟；

B、近存計算:

計算操作由位于存儲區(qū)域外部的獨立計算芯片/模塊完成。這種架構設計的代際設計成本較低，適合傳統(tǒng)架構芯片轉入。例如AMD的Zen系列CPU、三星的HBM-PIM、特斯拉Dojo(AI訓練計算機)、阿里達摩院等，近存計算技術早已成熟，被廣泛應用在各類CPU和GPU上；

C、存內計算:計算操作由位于存儲芯片/區(qū)域內部的獨立計算單元完成，存儲和計算可以是模擬的也可以是數字的。這種路線一般用于算法固定的場景算法計算，典型代表如Mythic、千芯科技、閃億、知存、九天睿芯等；

D、存內邏輯:

這種架構數據傳輸路徑最短，同時能滿足大模型的計算精度要求。通過在內部存儲中添加計算邏輯，直接在內部存儲執(zhí)行數據計算。典型代表為TSMC和千芯科技等。1.5

存算一體:

AI芯片的“全能戰(zhàn)士”存算技術按照歷史路線順序演進12令

存算一體按照計算方式分為數字計算和模擬計算:

模擬計算

:

模擬存算一體通常使用FLASH、RRAM、PRAM等非易失性介質作為存儲器件，存儲密度大，并行度高，但是對環(huán)境噪聲和溫度非常敏感。模擬存算一體模型權重保持在存儲器中，輸入數據流入存儲器內部基于電流或電壓實現模擬乘加計算，并由外設電路對輸出數據實現模數轉換。由于模擬存算一體架構能夠實現低功耗低位寬的整數乘加計算，因此非常適合邊緣端AI場景。

數字計算

:

隨著AI任務的復雜性和應用范圍增加，高精度的大規(guī)模AI模型不斷涌現。這些模型需要在數據中心等云端AI場景完成訓練和推理，產生巨大的算力需求，相比于邊緣端AI場景，云端AI場景具有更多樣的任務需求，因此云端AI芯片必須兼顧能效、精度、靈活性等方面以保證各種大規(guī)模AI推理和訓練；數字存算一體主要以SRAM和RRAM作為存儲器件，采用先進邏輯工藝，具有高性能高精度的優(yōu)勢，且具備很好的抗噪聲能力和可靠性，因此較為適合在云端大算力高能效的商用場景。1.5

存算一體:

AI芯片的“全能戰(zhàn)士”高算力AI芯片新范式AI芯片架構對比1314存儲器類型優(yōu)勢不足適合場景RRAM與CMOS工藝兼

容性高、可并行處理大量數據嚴重器件變化性云端AI推理、智

能汽車、AI數據

中心、大模型等算李場景SRAM(數字模式)能效比高，高

速高精度，對噪聲不敏感，

工藝成熟先進，

適合IP化存儲密度略低大算力、云計算、邊緣計算SRAM(模擬模式)能效比高，工

藝成熟先進對PVT變化

敏感，對信噪比敏感，存儲密度略低小算力、端側、

不要求待機功耗DRAM高存儲密度，

整合方案成熟只能做近存計算，速度略低，工藝迭代慢、拓展性差適合現有馮氏架構向存算過渡MRAM耐久性接近無

線、功耗低目前制造和

設計比較困難、價格昂貴智能電表、端側、待機時間長、需要處理龐大數據量應用場景Nor

Flash期間工藝成熟、

存儲陣列大、能夠實現大規(guī)模運算容量密度肖、

寫入速度慢車載攝像頭、激光雷達等端側、待機時間長的場景令存算一體應用場景極其廣闊

:

端側小算力場景，算力范圍約從16TOPS至100TOPS，例如智能可穿戴設備、智能安防、移動終端、AR\VR等。大算力場景，算力序曲在1000TOPS以上，例如云計算數據中心、自動駕駛、GPT-4等大模型等。我們認為云和邊緣大算力場景，是存算一體芯片的優(yōu)勢領域，存算一體更具備核心影響力和競爭力；令

SRAM、RRAM有望成為云端存算一體主流介質:

目前可用于存算一體的成熟存儲器有NORFLASH、SRAM、DRAM、RRAM、MRAM等；Nor

Flash屬于非易失性存儲介質，在工藝制成上有

明顯瓶頸；DRAM成本較低，容量大，但是速度慢；SRAM在速度方面和能效比方面具有優(yōu)勢，

特別是在存內邏輯技術發(fā)展起來之后具有明顯的高能效和高精度特點；此外，PRAM有望成

為下一代主流研究方向，雖然目前來看材料依舊不穩(wěn)定，但是具有高速、結構簡單的優(yōu)點，有希望成為未來發(fā)展最快的新型存儲器。場景分類算力范圍存算一體優(yōu)勢智能可穿戴設備~100GOPS可穿戴設備等消費類電子通常采用電池供電要求設備具有極低的功耗以延長使用時間。存算技術能夠提高近十一百倍不等的效率的同時降低10-20倍的功耗。智能安防~16TOPS存算一體自帶的高并行計算能力使得計算的實時性更高移動終端~32TOPS在視覺信號處理上可以達到端側產品低功耗要求AR/VR~64TOPS在電池技術沒有突破的當下，低功耗存算一體芯片是實現輕薄化的重要路徑；同時在語音、手勢識別中，存算一體在計算效

率和實時性的優(yōu)勢能夠得到充分發(fā)揮。場景分類算力范圍存算一體優(yōu)勢數據中心單板卡1000TOPS及以上在較低成本、低功耗、低延遲下，初創(chuàng)公司能夠借著存算一體芯片，用較小的代價實現高算力，突破芯片大廠的生態(tài)壁壘自動駕駛GPT-4等大模型1.6

存算一體存儲介質百花齊放存儲器類型及適合場景示意圖存算一體大算力應用場景存算一體終端應用場景02

存算一體，打開海量應用空間15令

存算一體需求旺盛，有望推動下一階段的人工智能發(fā)展:我們認為現在存算一體主要AI的算力需求、并行計算、神經網絡計算等，因此存算一體需求旺盛；以數據中心為例，百億億次(E級)的超級計算機成為各國比拼算力的關鍵點，為此美國能源部啟動了“百億億次計算項目”，我國則聯(lián)合國防科大、中科曙光等機構推出首臺E級超算，而E級超算面臨的主要問題為功耗過高、現有技術超算功率高達千兆瓦，需要一個專門的核電站來給它供電，而其中50%以上的功耗都來源于數據的“搬運”，本質原因是計算與存儲分離所致。令

大模型興起，存算一體適用于從云至端各類計算:ChatGPT等“大模型”興起，本質即為神經網絡、深度學習等計算，因此，我們認為對算力需求旺盛；端測方面，人工智能更在意及時響應，即“輸入”即“輸出”，同時，隨著存算一體發(fā)展，存內計算和存內邏輯，已經可以完成高精度計算；云端方面，隨著大模型的橫空出世，參數方面已經達到上億級別，因此對算力的能耗方面考核更加嚴格，隨著SRAM和PRAM等技術進一步成熟，存算一體有望成為新一代算力因素，從而推動人工智能產業(yè)的發(fā)展。場景重點需求存算一體優(yōu)勢端側低延時、低功耗、低成本、隱私性當前存內計算產品已成功在端側初步商用，提供語音、視頻等AI處理能力，并獲得十倍以上的能效提升，有效降低了端側成本。邊側低延時、低功耗、低成本、通用性存算一體在深度學習等領域有獨特優(yōu)勢，可以提供比傳統(tǒng)設備高幾十倍的算效比，此外存內計算芯片通過架構創(chuàng)新可以提供綜合性能全面兼顧的芯片及板卡，預計將在邊側推理場景中有著廣泛的應用，為廣泛的邊緣AI業(yè)務提供服務。云側大算力、高寬帶、低功耗存內計算可通過多核協(xié)同集成大算力芯片，結合可重構設計打造通用計算架構，存內計算作為智算中心下一代關鍵AI芯片技術，正面向大算力、通用性、高計算精度等方面持續(xù)演進，有望為智算中心提供綠色節(jié)能的大規(guī)模AI算力。2.1

存算一體前景廣闊、漸入佳境存算一體重點需求和相對優(yōu)勢存算一體典型應用場景16令存算一體適用于人工智能各個場景，如穿戴設備、移動終端、智能駕駛、數據中心等。按照算力大小劃分:

端側:針對端側的可穿戴等小設備，對算力的要求遠低于智能駕駛和云計算設備，但對成本、功耗、時延、開發(fā)難度很敏感。

云測與邊緣測:針對云計算和邊緣計算的大算力設備，是存算一體芯片的優(yōu)勢領域。我們認為存算一體本身在云和邊緣測具有極高的適用性，原因是其具有高算力、低功耗、高性價比等優(yōu)勢；尤其是針對智能駕駛、數據中心等大算力應用場景，在可靠性、算力方面有較高要求，此外云計算市場玩家相對集中，因此我們認為存算一體在云計算市場有望先于端側市場落地。令我們認為存算一體明確為下一代技術趨勢

:

目前存算一體國內

外已就位起步階段，相應差距并不大，原因是芯片設計層面皆

為創(chuàng)新；存算一體是計算系統(tǒng)和存儲系統(tǒng)的整合設計，比模擬IP和存儲IP更復雜，依賴于多次存儲器流片而積累的經驗，因

此我們認為在存儲方面有優(yōu)勢和經驗的企業(yè)具備先發(fā)優(yōu)勢；

目前行業(yè)主要分為兩種路徑

:

分別是小算力場景，例如音頻類、終端應用場景；和大算力場景，例如云計算、智能駕駛、機器人等領域；2.1

存算一體前景廣闊、漸入佳境存算一體具體應用場景示意圖17如下

:

人工智能神經網絡相關應用

:

存算一體具有能耗優(yōu)勢，其使用成本能大幅降低，可將帶AI計算的中大量乘加計算的權重部分存在

存儲單元中從而在讀取的同時進行數據輸入和計算處理，從而完

成卷積運算。因此存內計算和存內邏輯非常適合人工智能的深度神經網絡應用和基于AI的大數據技術；

感存算一體，多模態(tài)的人工智能計算

:

集傳感、儲存和運算為一體構建感存算一體架構，我們認為其為多模態(tài)時代下的應用場景，通過傳感器AI存算一體芯片，來實現零延時和超低功耗的智能視

覺處理能力。我們認為其融入了CV(計算機視覺)、PRA(過程自動畫)、神經網絡計算等多種計算方式，存算一體芯片具有時效、能耗等多重優(yōu)勢；

存算一體是類腦計算的關鍵技術基石

:

類腦計算又稱神經形態(tài)計算，是借鑒生物神經系統(tǒng)信息處理模式和結構的計算理論、體系結構、芯片設計等算法總稱；類腦計算屬于大算力高能耗反沖，

存算一體極其適合大算力領域，因此天然適合應用在類腦計算領域，是類腦計算的關鍵技術基石。令

我們認為存算一體為下一代技術趨勢，原因及創(chuàng)新應用科技場景

感存算一體多模態(tài)示意圖

2.2

存算一體為人工智能發(fā)展的必然選擇1803

投資建議:梳理AIGC相關受益廠商19令我們認為存算一體的出現是人工智能發(fā)展的必然選擇，率先布局存儲的廠商在介質上和技術上兼具備先發(fā)優(yōu)勢，因此積極地推薦以下四條投資路線:

1)具備算力能力的廠商，受益標的為:

首都在線、中科曙光、拓維信息、神州數碼、浪潮信息、寒武紀、海光信息、龍芯中科、景嘉微；

2)具備存儲芯片能力的廠商，受益標的為:

東芯股份、兆易創(chuàng)新、北京君正、瀾起科技、聚辰股份、普冉股份；

3)具備存儲模組能力的廠商，受益標的為:

江波龍、佰維存儲、德明利；

4)與存儲相關的其他廠商，受益標的為:

中科曙光、易華錄、同有科技、恒爍股份。3.1

投資建議:

梳理AIGC的受益廠商20公司名稱股票代碼收盤價市值(億元)EPS(元)PE(倍)2023/4/42023/4/420212022E2023E20212022E2023E首都在線300846.SZ18.7687.580.05--352.6--寒武紀688256.SH215.51863.80-2.06-2.79-1.89---拓維信息002261.SZ15.67196.790.07-0.040.15223.9-103.4神州數碼000034.SZ31.60211.400.371.561.8885.720.216.8龍芯中科688047.SH157.50631.580.660.430.65238.6365.9241.6浪潮信息000977.SZ36.51534.401.381.672.0326.521.918.0景嘉微300474.SZ130.85595.540.970.640.93134.9205.9140.4海光信息688041.SH85.881996.140.160.400.61531.4214.1141.8東芯股份688110.SH39.59175.090.770.791.0351.450.038.3兆易創(chuàng)新603986.SH130.56870.873.544.003.9536.932.633.1北京君正300223.SZ110.24530.881.972.102.3455.952.447.1瀾起科技688008.SH74.00840.700.731.171.63101.463.145.4聚辰股份688123.SH100.42121.410.903.104.68111.632.421.5普冉股份688766.SH188.0095.359.645.93-19.531.7-江波龍301308.SZ103.89428.922.730.490.9638.1210.2108.3佰維存儲688041.SH85.881996.140.160.400.61531.4214.1141.8德明利001309.SZ78.9763.321.64--48.2--中科曙光603019.SH41.16602.590.801.051.3751.539.030.1易華錄300212.SZ46.50309.60-0.200.32-238.2143.2同有科技300033.SZ226.971220.193.563.414.1163.866.555.2恒爍股份688416.SH57.9947.922.430.291.0023.9199.757.73.1

投資建議:

梳理AIGC的受益廠商注:

均來來自wind一致預測AIGC的A股受益標的21令浪潮信息是全球領先的新型IT基礎架構產品、方案及服務提供商:

公司是全球領先的AI

基礎設施供應商，擁有業(yè)內最全的人工智能計算全堆棧解決方案，涉及訓練、推理、邊緣等全棧AI

場景，構建起領先的AI

算法模型、AI

框架優(yōu)化、AI

開發(fā)管理和應用優(yōu)化等全棧AI

能力，為智慧時代提供堅實的基礎設施支撐。令公司算力技術壁壘濃厚

:

生產算力方面，公司擁有業(yè)內最強最全的AI計算產品陣列，業(yè)界性能最好的Transformer訓練服務器NF5488、全球首個AI

開放加速計算系統(tǒng)MX1、自研AI

大模型計算框架LMS。聚合算力層面，公司針對高并發(fā)訓練推理集群進行架構優(yōu)化，構建了高性能的NVMe

存儲池，深度優(yōu)化了軟件棧，性能提升3.5倍以上。調度算力層面，浪潮信息AIstation計算資源平臺可支持AI

訓練和推理，是業(yè)界功能最全的AI

管理平臺；同時，浪潮信息還有自動機器學習平臺AutoMLSuite，可實現自動建模，加速產業(yè)化應用。3.2.1

浪潮信息：中國服務器/AI服務器市占率穩(wěn)居榜首浪潮信息智算中心浪潮信息智算中心22令中科曙光作我國核心信息基礎設施領軍企業(yè)

:

在高端計算、存儲、安全、數據中心等領域擁有深厚的技術積淀和領先的市場份額，并充分發(fā)揮高端計算優(yōu)勢，布局智能計算、云計算、大數據等領域的技術研發(fā)，打造計算產業(yè)生態(tài)，為科研探索創(chuàng)新、行業(yè)信息化建設、產業(yè)轉型升級、數字經濟發(fā)展提供了堅實可信的支撐。令依托先進計算領域的先發(fā)優(yōu)勢和技術細節(jié)，中科曙光全面布局智能計算

:

完成了包括AI核心組件、人工智能服務器、人工智能管理平臺、軟件等多項創(chuàng)新，構建了完整的AI計算服務體系。并積極響應時代需求，在智能計算中心建設浪潮下，形成了5A級智能計算中心整體方案。目前，曙光5A智能計算中心已在廣東、安徽、浙江等地建成，江蘇、湖北、湖南等地已進入建設階段，其他地區(qū)也在緊張籌備和規(guī)劃中。3.2.2

中科曙光：我國高性能計算、智能計算領軍企業(yè)中科曙光硅立方液體相變冷卻計算機中科曙光主要產品23名稱示意圖形態(tài)處理器內存支持AI加速卡/AI處理器AI算力KunTai

A2222U單路邊緣機架式服務器1*鯤鵬920處理器，24核，主頻2.6GHz4個DDR4RDIMM，最高速率3200MT/s內

存保護支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrol

scrubbing功能；單根內存條

容量支持16GB/32GB/64GB/128GB最大支持3張Atlas300V

視頻解析卡或Atlas300I

Pro推理卡或Atlas300V

Pro視頻解析卡最大420

TOPSINT8KunTai

A7222U雙路推理型AI機架式服務器2*鯤鵬920處理器，

支持32、48、64核可選，主頻2.6GHz16個或32個DDR4RDIMM，最高速率2933MT/s內存保護支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrol

scrubbing功能；單根內存條容量支持16GB/32GB/64GB/128GB最大支持8張，Atlas300V視頻解析卡或Atlas300IPro推理卡或Atlas300VPro視頻解析卡最大1120TOPS

INT8KunTai

A9244U四路訓練型AI機架式服務器4*鯤鵬920處理器，

支持48核，主頻2.6GHz支持32個DDR4內存插槽，速率最高2933MT/s內存保護支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrol

scrubbing功能；單根內存條容量支持32GB/64GB/128GB8*昇騰910，支持直出100GRoCE網絡接口最大512TopsInt8或256Tops

FP16令神州數碼為華為生態(tài)核心踐行者

:

公司旗下的神州鯤泰基于華為鯤鵬處理器多款不同種類的服務器產品，包括1、單路服務器：R222、R224；2、雙路服務器：R522、R524、R722、R724、R2240、R2260、R2280。3、四路服務器：R822。此外，公司基于華為鯤鵬920處理器與昇騰Atlas

AI加速卡，神州數碼開發(fā)了采用ARM架構的一系列AI服務器。令

神州數碼領先的數字化轉型:

神州數碼圍繞企業(yè)數字化轉型的關鍵要素，開創(chuàng)性的提出“數云融合”戰(zhàn)略和技術體系框架，著力在云原生、數字原生、數云融合關鍵技術和信創(chuàng)產業(yè)上架構產品和服務能力，為處在不同數字化轉型階段的快消零售、汽車、金融、醫(yī)療、政企、教育、運營商等行業(yè)客戶提供泛在的敏捷IT能力和融合的數據驅動能力。3.2.3

神州數碼:

華為生態(tài)核心踐行者神州數碼服務器及相關參數24種類名稱示意圖形態(tài)處理器內存支持AI加速卡/AI處理器AI算力通用服務器兆瀚RH220系列2U雙路機架支持兩顆華為鯤鵬920處理器，CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核，最大功率180w。最多支持32個DDR4內存DIMM插

槽，最高速率2933MT/s//兆瀚RH520系列4U機架服務器支持兩顆華為鯤鵬920處理器，CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核，最大功率180w。最多支持32個DDR4內存DIMM插

槽，最高速率2933MT/s//AI服務器兆瀚RA2300-A2U推理服務器支持兩顆華為鯤鵬920處理器，CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核，最大功率180w。最多支持32個DDR4內存DIMM插

槽，最高速率2933MT/s支持Atlas300I

Pro推理卡和Atlas300VPro視頻解析卡最大1.12POPS

INT8；最大

560TFLOPS

PF16兆瀚SA3002U智能邊緣服務器支持一顆華為鯤鵬920處理器，CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核，最大功率181w。最多支持4個DDR4內存DIMM插

槽，最高速率2934MT/s支持Atlas300I

Pro推理卡/Atlas300VPro視頻解析卡最大420TOPS

INT8或384路1080P30FPS視頻解析(硬

件解碼能力)兆瀚RA5900-A4U訓練服務器支持四顆華為鯤鵬920處理器，CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核，最大功率182w。最多32個DDR4內存插槽，支持RDIMM。單根內存條容量支持32GB/64GB8*昇騰910/兆瀚RA2302-B2U

AI服務器2*64核青松處理器32個DDR4內存插槽，最高3200MT/s，支持ECC最大支持4個Atlas300I/V

Pro最大560TPOS

INT8令拓維信息是領先的軟硬一體化解決方案提供商:公司1996年成立，業(yè)務涵蓋政企數字化、智能計算、鴻蒙生態(tài)，覆蓋全國31個省級行政區(qū)、海外10+國家，聚焦數字政府、運營商、考試、交通、制造、教育等重點領域和行業(yè)，服務超過1500家政企客戶，為其提供全棧國產數字化解決方案和一站式全生命周期的綜合服務。令拓維信息為華為生態(tài)重要參與者

:

“兆瀚”系列通用服務器是基于ARM架構，搭載鯤鵬920處理器設計開發(fā)的機架式型服務器，擁有高的性能、可靠性、高效環(huán)保、兼容性強等特點；“兆瀚”系列AI服務器能夠滿足當前各類主流AI場景與AI大模型的訓練需求，已經在國內多個區(qū)域人工智能計算中心、城市人工智能中樞、通用AI服務器場景中得到了應用，已經在國內多家頭部互聯(lián)網企業(yè)開展適配測試。3.2.4

拓維信息:

華為生態(tài)重要參與者拓維信息旗下“兆瀚”系列服務器產品介紹25令

海光信息主要從事高端處理器、加速器等計算芯片產品和系統(tǒng)的研究、開發(fā)，主要產品包括海光CPU和海光DCU:2018年10月，公司啟動深算一號DCU產品設計，海光8100采用先進的FinFET工藝，典型應用場景下性能指標可以達到國際同類型高端產品的同期水平。2020年1月，公司啟動DCU深算二號的產品研發(fā)。令海光DCU性能強大:

海光DCU基于大規(guī)模并行計算微結構進行設計，不但具備強大的雙精度浮點計算能力，同時在單精度、半精度、整型計算方面表現同樣優(yōu)異，是一款計算性能強大、能效比較高的通用協(xié)處理器。海光DCU集成片上高帶寬內存芯片，可以在大規(guī)模數據計算過程中提供優(yōu)異的數據處理能力。3.2.5

海光信息：支持全精度，

GPU實現規(guī)模量產海光深算一號性能達到國際同類產品水平海光信息主要產品26令寒武紀是目前國際上少數幾家全面系統(tǒng)掌握了通用型智能芯片及其基礎系統(tǒng)軟件研發(fā)和產品化核心技術的企業(yè)之一

:

寒武紀主營業(yè)務是應用于各類云服務器、邊緣計算設備、終端設備中人工智能核心芯片的研發(fā)和銷售。公司的主要產品包括終端智能處理器IP、云端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡以及與上述產品配套的基礎系統(tǒng)軟件平臺。令公司AI技術積累濃厚:

能提供云邊端一體、軟硬件協(xié)同、訓練推理融合、具備統(tǒng)一生態(tài)的系列化智能芯片產品和平臺化基礎系統(tǒng)軟件。2022年3月，寒武紀正式發(fā)布了新款訓練加速卡“MLU370-X8”，搭載雙芯片四芯粒封裝的思元370，集成寒武紀MLU-Link多芯互聯(lián)技術，

主要面向AI訓練任務。3.2.6

寒武紀：少數全面掌握AI芯片技術的企業(yè)之一寒武紀“云邊端車”協(xié)同寒武紀產品技術圖譜27令龍芯中科主營業(yè)務為處理器及配套芯片的研制、銷售及服務：主要產品與服務包括處理器及配套芯片產品與基礎軟硬件解決方案業(yè)務。公司基于信息系統(tǒng)和工控系統(tǒng)兩條主線開展產業(yè)生態(tài)建設，面向網絡安全、辦公與業(yè)務信息化、工控及物聯(lián)網等領域與合作伙伴保持全面合作，產品在電子政務、能源、交通、金融、電信、教育等行業(yè)領域已獲得廣泛應用。令

公司自主研發(fā)2K200系列GPU：2022年12月，龍芯2K2000完成了初步功能調試及性能測試，達到其設計目標，2023年將推出試用。龍芯2K2000集成了兩個LA364處理器核，典型工作頻率為1.5GHz，共享2MB的L2緩存，SPEC2006INT(base)單核定/浮點分值達到13.5/14.9分。龍芯2K2000芯片集成了龍芯自主研發(fā)的GPU，并優(yōu)化了圖形算法和性能。3.2.7

龍芯中科：

2K2000系列集成自主GPU龍芯中科生態(tài)合作示意圖龍芯中科自主生態(tài)28令國產GPU龍頭企業(yè):公司成立于2006年，主要從事軍用電子產品的研發(fā)、生產、銷售，目前形成了三大業(yè)務板塊分別是圖形線控模塊、小型專用雷達和芯片業(yè)務。GPU方面，2014年首推JM5400實現了軍用GPU的國產替代；第二款芯片JM7200于2018年研發(fā)成功，具備了PC端的功能；日前，公司9系列芯片研發(fā)成功，具備高性能計算能力。令

新一代JM9系列有望打開商用市場:

日前，公司JM9系列圖形處理芯片已順利發(fā)布，應用領域涵蓋地理信息系統(tǒng)、媒體處理、CAD輔助設計、游戲、虛擬化等高性能顯示和人工智能計算領域。目前，信創(chuàng)市場為公司提供了新的業(yè)務增長點，JM9系列圖形處理芯片的成功發(fā)布將為公司未來進一步拓展通用市場提供強有力的產品支撐。資料來源：公司官網，華西證券研究所293.2.8

景嘉微：新一代JM9系列有望打開商用市場景嘉微7系列GPU示意圖景嘉微GPU系列產品芯片的研發(fā)、設計和銷售，是目前國內少數可以同時提供NAND/NOR/DRAM設計工藝和產品方案的存儲芯片研發(fā)設計公司。公司愿景是成為中國領先的存儲設計企業(yè)，使命為提供可靠高效的存儲產品及設計方案。令擔當本土存儲“芯”使命，研發(fā)前瞻性產品—存算一體化芯片&DTR

NAND：東芯半導體持續(xù)研發(fā)和優(yōu)化產品性能，致力于研發(fā)1×nm

NAND

Flash芯片，聚焦于高附加值產品，研發(fā)前瞻性產品：存算一體化芯片&DTRNAND。東芯半導體在已有的多類別存儲技術的基礎上，疊加新的研發(fā)方案，在存算一體布局中具有很高的先發(fā)優(yōu)勢。令東芯股份擁有獨立自主的知識產權，努力打造中國領先的存儲設計企業(yè)：公司是一家Fabless(無晶圓廠)芯片企業(yè)，主要從事芯片設計和銷售業(yè)務，將晶圓制造、封裝測試等生產環(huán)節(jié)委托第三方完成，擁有獨立自主的知識產權，聚焦于中小容量NAND/NOR/DRAM3.3.1

東芯股份：多類別存儲芯片助力企業(yè)具備先發(fā)優(yōu)勢存儲產品之間差異性公司產品工藝流程30令在整個產業(yè)鏈中處于重要地位并擁有核心競爭力：兆易創(chuàng)新成立于2005年4月，

主要業(yè)務為存儲器、微控制器和傳感器的研發(fā)、技術支持和銷售。公司產品廣泛應用于工業(yè)、消費類電子、汽車、物聯(lián)網、計算、移動應用以及網絡和電信行業(yè)等各個領域，助力社會智能化升級。公司作為IC設計企業(yè)，自成立以來一直采取Fabless模式，專注于集成電路設計、銷售和客戶服務環(huán)節(jié)，將晶圓制造、封裝和測試等環(huán)節(jié)外包給專門的晶圓代工、封裝及測試廠商。令作為全球化芯片設計公司，兆易創(chuàng)新致力于存儲器、控制器及周邊產品的設計研發(fā)。公司存儲器產品包括：閃存芯片(NORFlash、NAND

Flash)和動態(tài)隨機存取存儲器(DRAM)，公司以存儲為主，控制器及周邊產品為輔，多賽道多產品線的組合布局多元化布局助力穿越周期影響，技術和產品優(yōu)勢不斷增強。英文名稱中文名稱介紹應用NOR

Flash代碼型閃存芯片主要用來存儲代碼及少量數據公司NOR

Flash產品廣泛應用于物聯(lián)網、工業(yè)及汽車電子、穿戴式設備、人工智能、網絡通信、安防監(jiān)控產品、PC

主板、移動設備、數字機頂盒、路由器、家庭網關等領域NAND

Flash數據型閃存芯片分為兩大類：大容量NAND

Flash主要為MLC、TLC2D

NAND或3D

NAND，擦寫次數從幾百次至數千次，多應用于大容量數據存儲；小容量NAND

Flash主要是SLC2D

NAND，可靠性更高，擦寫次數達到數萬次以上。公司NAND

Flash產品屬于SLC

NAND，為移動設備、機頂盒、數據卡、電視、汽車電子等設備的多媒體數據存儲應用提

供所必需的大容量存儲。DRAM動態(tài)隨機存取存儲器是當前市場中最為重要的系統(tǒng)內存，在計算系統(tǒng)中占據核心位置，廣泛應用于服務器、移動設備、PC、消費電子等領域。因極高的技術和資金壁壘，DRAM領域市場處于高度集中甚至壟斷態(tài)勢。公司首款自有品牌DRAM產品已于2021年6月推

出，實現了從設計、流片，到封測、驗證的全國產化，在滿足消費類市場強勁需求的同時，助力國產自主供應生態(tài)圈的發(fā)展構建

。該產品主要面向消費類、工業(yè)控制類及汽車類等市場領域，應用于機頂盒、電視、監(jiān)控、網絡通信、智慧家庭、平板電

腦、車載影音系統(tǒng)等諸多領域3.3.2

兆易創(chuàng)新：身處“集成電路設計”行業(yè)的IC設計企業(yè)存儲器主要參數存儲器產品介紹31令公司擁有較強的自主創(chuàng)新能力：多年來在自主創(chuàng)新CPU技術、視頻編解碼技術、圖像和聲音信號處理技術、SoC芯片技術、軟件平臺技術等多個領域形成多項核心技術。公司已形成可持續(xù)發(fā)展的梯隊化產品布局，基于自主創(chuàng)新的XBurstCPU和視頻編解碼等核心技術，公司推出了一系列具有高性價比的微處理器芯片產品和智能視頻芯片產品，各類別的芯片產品分別面向不同的市場領域。令2020年，君正完成對北京矽成(ISSI)及其下屬子品牌Lumissil的收購，并擁有其100%股份。其中，ISSI存儲部門有高速低功耗SRAM，低中密度DRAM，NOR/NANDFlash，嵌入式Flash

pFusion

，及eMMC等芯片產品。模擬和互聯(lián)部門Lumissil有LED驅動、觸

控傳感、音頻驅動、微處理器、電源管理和互聯(lián)等芯片產品。3.3.3

北京君正：多年深耕自主創(chuàng)新Xburst系列CPUCore參數芯片框圖32令業(yè)界領先的集成電路設計公司，瀾起股份為全球僅有的3家內存接口芯片供應商之一。主要經營模式為Fabless模式，公司的兩大產品線為互連類芯片產品線(主要包括內存接口芯片、內存模組配套芯片、PCIeRetimer芯片、MXC芯片等)和津逮?服務器平臺產品線 (包括津逮?CPU和混合安全內存模組(HSDIMM?)。同時，公司正在研發(fā)基于“近內存計算架構”的AI芯片。令公司發(fā)明的DDR4全緩沖“1+9”架構被采納為國際標準。現已成為全球可提供從DDR2到DDR4內存全緩沖/半緩沖完整解決方案的主要供應商之一，在內存接口芯片市場位列全球前二及內存模組配套芯片。3.3.4

瀾起股份:業(yè)界領先的集成電路設計公司公司DDR4內存接口芯片自帶產品及其應用情況公司DDR5內存接口芯片及內存模組配套芯片33產品種類細分種類型號特性產品示意圖EEPROM傳統(tǒng)應用

領域I2C系列EEPROM(電可擦除可編程只讀存儲器)是一類通用型

的非易失性存儲芯片，在斷電情況下仍能保留所存儲的數據信息，可以在計算機或專用設備上擦除已有信息重新編程，耐擦寫性能至少100萬次。聚辰的EEPROM產品具有高可靠性、寬電壓、高兼容性、低功耗等特點。公司EEPROM產品線包括I2C、SPI和Microwire等標準

接口的系列EEPROM產品，以及主要應用于計算機和服務器內存條的SPD/SPD+TS(溫度傳感器)系列EEPROM產品。SPI系列Microwire系列SPD/SPD+TS系列車規(guī)級A2具備高可靠性和低失效率等優(yōu)勢，擦寫次數最高可達

400萬次以上，其溫度適應能力強，數據可存儲100年。新產品SPI

NOR

Flash也按照車規(guī)等級125℃設計。產品主要應用于車載攝像頭、液晶顯示、娛樂系統(tǒng)等外圍部件，并逐漸延伸到新能源車三電系統(tǒng)、車身控制、底盤

傳動及微電機、智能座艙等核心部件。A1NORFlash1.65~3.6VNOR

Flash以其合適的容量、靈活的存取操作、及其非易失性產品特性，非常適合作為智能設備的指令程序存

儲器。隨著5G、IOT、AMOLED、TDDI、TWS及汽車

電子等應用市場快速發(fā)展，NOR

Flash的需求保持持續(xù)的增長動力。聚辰半導體以其領先的存儲器設計技術，

推出SPI

NOR

Flash產品，可以覆蓋從消費級，到工業(yè)

級，直至汽車級的所有應用，產品在可靠性，功耗，溫度和速度等關鍵性能指標方面的技術領先性。2.7~3.6V1.65~1.95V1.1~2.0V和技術支持服務。公司目前擁有EEPROM、音圈馬達驅動芯片和智能卡芯片三條主要產品線，產品廣泛應用于智能手機、液晶面板、藍牙

模塊、通訊、計算機及周邊、醫(yī)療儀器、白色家電、汽車電子、工業(yè)控制等眾多領域。令公司已在智能手機攝像頭、液晶面板、

計算機及周邊等細分領域奠定了領先優(yōu)勢，未來公司將持續(xù)以市場需求為導向，以自主創(chuàng)新為驅動，對EEPROM、音圈馬達驅動芯片、智能卡芯片等現有產品線進行完善和升級，并積極開拓NOR

Flash、電機驅動芯片等新產品領域。令作為一家全球化的芯片設計高新技術企業(yè)，聚辰半導體長期致力于為客戶提供存儲、模擬和混合信號集成電路產品并提供應用解決方案3.3.5

聚辰股份：十年“創(chuàng)芯”發(fā)展，精準洞悉市場新需求聚辰股份整體業(yè)務流程聚辰股份主要產品一覽34令

憑借低功耗、高可靠性的產品優(yōu)勢，在下游客戶處積累了良好的品牌認可度：普冉股份是國內低功耗SPINORFlash存儲墻芯片和高可靠性IIC

EEPROM存儲器芯片NOR

Flash和EEPROM的主要供應商之一。公司已經和匯頂科技等主控原廠、深天馬等手機屏幕廠商、舜宇等行業(yè)領先的手機攝像頭模組廠商建立了穩(wěn)定的業(yè)務合作關系，產品應用于三星、OPPO、華為、小米、聯(lián)想、惠普等品牌廠商。令普冉的產品覆蓋Flash、EEPROM、Analog、MCU、良品裸晶圓、晶圓級芯片封裝。普冉產品在下游應用廣泛，包括車用電子、工業(yè)用電子、通訊用電子、手機用電子、消費類電子、物聯(lián)網?，F階段公司正積極開拓海外市場，尋求和其他品牌廠商的潛在合作機會。3.3.6

普冉股份：深耕非易失性存儲，建立多方穩(wěn)定合作普冉股份產品體系發(fā)展示意圖普冉股份NOR

Flash產品35令

江波龍聚焦NAND

Flash閃存應用和存儲芯片定制、存儲軟硬件開發(fā)，處于國內存儲器領先地位：江波龍電子成立于1999年，主要從事Flash及DRAM存儲器的研發(fā)、設計和銷售。擁有嵌入式存儲、移動存儲、固態(tài)硬盤及內存條4條產品線，提供消費級、工規(guī)級、車規(guī)級存儲器以及行業(yè)存儲軟硬件應用解決方案，擁有行業(yè)類存儲品牌FORESEE和國際高端消費類存儲品牌Lexar(雷克沙)。公司深耕存儲行業(yè)20余年，專注于半導體存儲產品與應用，形成固件開發(fā)、存儲芯片測試、集成封裝設計、存儲產品定制等核心競爭力。令構建存儲新維度，邁向存儲綜合服務商：1、公司2022年成功發(fā)布第一款自主研發(fā)SLCNANDFlash，在Flash技術應用取得了重大突破。2、通過新型材料在存儲產品中的創(chuàng)新應用，解決存儲散熱、數據安全、工藝可靠性等一系列封裝材料問題。3、已經擁有覆蓋eMMC、UFS、SD&SSD等存儲產品核心標準專利儲備，消除了產品出海核心專利壁壘問題。4、積極參與共建ITM專利池，聯(lián)合協(xié)會伙伴推動NM2.0的技術標準研究及產品落地。3.4.1

江波龍：存儲新維度提升企業(yè)核心競爭力新型材料在存儲產品中的創(chuàng)新應用自主研發(fā)SLCNANDFlash創(chuàng)新NM

Card36終端、PC、行業(yè)終端、數據中心、智能汽車、移動存儲等信息技術領域，主要包括嵌入式存儲、消費級存儲、工業(yè)級存儲、先進封測

服務四大板塊，是國內率先進入全球科技巨頭供應鏈體系的存儲器企業(yè)。令持續(xù)加大存儲器核心領域研發(fā)投入，打造全國一流半導體廠商：佰維存儲當前處于高速成長階段，半導體存儲器領域，公司是國內半導體存儲器率先進入頂級品牌供應鏈的企業(yè)。在封裝測試領域，佰維多層疊Die、超薄Die、多芯片異構集成等先進工藝等核心封裝測試指標均達到業(yè)內一流、國際領先的水平。令

佰維存儲專注于存儲芯片研發(fā)與封測制造，是國家高新技術企業(yè)，國家級專精特新小巨人企業(yè)：公司整合了存儲器研發(fā)設計、固件算法開發(fā)、先進封裝、測試設備研發(fā)與算法開發(fā)、品牌運營等，構筑了研發(fā)封測一體化的經營模式。公司存儲芯片產品廣泛應用于移動智能3.4.2

佰維存儲：先進芯片設計和封裝技術有望打開市場佰維存儲產品集合佰維存儲封裝形式37產品種類細分種類型號特性示意圖移動存儲器USBUSB

MODULE高可用度的Flash資源，滿足消費級標準、滿足高可靠性與耐用性要求。支持USB2.0/3.0，2GB

-256GBUSB

Drive持有USB3.2Gen1性能，容量：

16/32/64/128GB，接口：USB-C，Type-C存儲卡SDSD2.0/3.0，容量：2GB-1TBMICRO

SD兼容SD5.1，支持UHS-I總線模式，容量：8GB

-

128GB固態(tài)驅動器SSD2.5英寸SATA符合SATA

Revision3.1標準。規(guī)格參數：2.5英寸

。容量：960GB，1TBH