SK海力士已获14家巨头长单，存储短缺将持续至2030年

SK海力士已获14家巨头长单，存储短缺将持续至2030年图1

10月28日，SK海力士宣布已与14家企业（其中包括多家大型云服务提供商）敲定了长期供应协议（LTA）。该公司表示：“这些协议大多为期五年；我们还与部分客户探讨了增加约定供应量的事宜。目前，我们正陆续收到来自各类客户建立长期合作伙伴关系的请求。”

在11月28日财报发布后的电话会议上，SK海力士预测，受人工智能（AI）基础设施投资不断扩大所驱动，存储器供应短缺的局面可能会持续至2030年。

SK海力士解释称：“存储器供应的增长速度未能跟上需求增长的步伐，导致短期内难以满足客户的所有需求。”该公司补充道，由于先进半导体制造工艺的技术复杂性日益提高，且建设新生产设施需要较长周期，供应能力的扩张将持续受到制约。

SK海力士进一步预计，明年全球存储器需求将实现两位数的增长，这恐将加剧当前的供应短缺。SK海力士相关负责人表示：“展望明年，我们预计DRAM的位元（存储容量单位）增长率将达到20%左右（中位区间），NAND闪存的增长率则在10%以上（高位区间）。这种良好的增长态势预计将持续至明年，从而支撑整体业务扩张。通过充分利用我们提升后的产能以及在高附加值产品方面的竞争力，我们旨在实现营收与利润的显著增长。”

此外，SK海力士还宣布，将在第四季度加速扩大产品供应。该负责人解释道：“在DRAM领域，1c纳米制程工艺的推广将带动产量的增长。随着HBM4产量的同步提升，我们预计第四季度的出货量将较上一季度增长20%左右。在标准DRAM方面，我们正在提高面向服务器市场的产品占比；具体而言，我们计划在第四季度扩大DDR5及服务器专用DRAM（SoDIMM/RDIMM）的销售，同时增加高附加值服务器产品的销售份额。”

该负责人补充说：“12层堆叠（12-high）HBM4的出货正按照与主要客户商定的时间表顺利进行，我们也在提升M15X工厂的产能以满足需求。此外，我们已敲定明年HBM的供应条款，这些条款充分体现了我们HBM4产品的更高价值。尽管从历史数据来看，标准DRAM的盈利能力曾高于HBM，但我们预计两者之间的盈利差距将会缩小。”

此外，SK海力士（SK Hynix）表示，计划在第四季度将321层NAND闪存的产量占比提升至其总产能的50%以上。SK海力士的一位负责人表示：“我们正在扩大321层SSD的供应，预计第四季度的出货量将较上一季度实现个位数的增长。”该负责人还补充道：“我们正在积极拓展NAND业务机遇，并增加针对缓存分层（cache tiering）需求而设计的高性能、大容量SSD的供应。从中长期来看，我们对HBF（基于主机的闪存，Host-Based Flash）寄予厚望，并计划将其打造为我们NAND产品组合中，旨在提升AI处理吞吐量的关键解决方案。”

SK海力士宣布，计划在明年大幅增加半导体资本支出（CAPEX），以应对AI相关存储器需求的激增。

该公司表示：“预计明年的投资额将较今年有显著增长。” “这些投资的规模和时机，将根据我们与客户沟通所明确的中长期需求前景来决定。”

该公司进一步解释道：“随着我们在现有晶圆厂扩大极紫外（EUV）光刻工艺的投资增加，加上龙仁（Yongin）晶圆厂一期工程，以及国内外各类基础设施项目的推进，我们预计明年的总投资额将显著增长。我们将灵活管理这些投资，同时兼顾保持竞争力和确保资本效率等因素。”

在谈及下一代DRAM技术——特别是4F²架构和3D DRAM——时，SK海力士表示，其商业化时间将取决于技术成熟度和经济可行性。SK海力士的一位负责人表示：“我们正在制定一份分阶段的技术路线图，涵盖从现有DRAM的极致微缩，到4F²和3D DRAM架构的演进。一旦这些技术达到足够的成熟度和经济可行性，我们计划将其应用于相应的产品中。”

该负责人补充道：“我们目前正在开发相关技术，旨在向4F²或3D DRAM平台过渡，同时最大限度地发挥现有6F²架构的效用。此外，通过基于极紫外（EUV）技术的微缩工艺创新，我们已获得了一定的技术空间，能够延长现有6F²平台的使用寿命。”该负责人进一步解释说：“采用新的单元结构，不仅要求高性能，还需要具备高良率、高可靠性和成本竞争力，并经过严谨的产品设计和客户评估。因此，必须区分‘技术实现’与‘商业化’这两个不同的阶段。”

针对需求可能出现的波动，SK海力士负责人指出：“如果存储半导体需求不及预期，我们将灵活调整资本支出和生产计划。对于新建的半导体晶圆厂，我们可能会先建设厂房主体结构，再分阶段启用洁净室；至于安装设备以提升实际产能的具体时机，将根据客户需求来决定。”针对有关产能扩张可能导致供应过剩的担忧，SK海力士（SK Hynix）澄清道：“投资规模的扩大或新建晶圆厂数量的增加，并不一定意味着供应量会随之成比例增长。”SK海力士的一位相关负责人表示：“随着人工智能（AI）推理过程中产生的大规模数据被存储在固态硬盘（SSD）中并进行重复利用的做法日益普及，针对NAND闪存的新需求将会随之涌现。”该负责人补充道：“一些AI系统已经开始采用基于SSD的数据存储技术；随着越来越多的服务器和图形处理器（GPU）通过这种方式共享数据，该技术的应用范围有望进一步扩大。”

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