从去年Q3开始，存储原厂集体通过控产强势涨价已不是秘密。今年，存储产业仍在强势回暖，行业逐渐走出阴霾。
江波龙（301308.SZ）证券部人士19日告诉以投资者身份致电的财联社记者，目前，存储原厂减产及价格上涨，给整个行业带来良好发展趋势；此外，AI应用落地也会给存储行业带来一定的拉动作用。
在此情况下，Q1，佰维存储（688525.SH）、澜起科技（688008.SH）等多家存储产业链厂商净利润翻倍，尚未披露相关信息的江波龙证券部人士也表示“一季度的经营情况还是不错的”。
进入Q2，有AI企业芯片采购人士告诉财联社记者，本季度DRAM还存在大幅涨价情况。TrendForce集邦咨询分析师王豫琪对财联社记者表示，部分DRAM产品因供给明显收敛，价格有望全年呈上涨走势；而在AI需求快速成长之下，用于企业级GPU生产的HBM供给方面较仍有缺口，HBM目前市场仍属供不应求。
上下游共同促进存储持续涨价
受消费电子需求低迷影响，存储行业去年一片哀鸿，根据Yole数据，2023年DRAM的年度销售额为520亿美元，是自2016年以来的最低水平。
深圳市时创意电子有限公司董事长倪黄忠也曾在接受财联社记者采访时表示，去年上半年整个市场处于晶圆、颗粒供给充足，产能过剩，库存积压需求乏力，产品供多于求，价格探底的状态之中，存储厂商面临生存挑战。
从去年Q3开始，不堪忍受巨幅亏损，三星、海力士等存储原厂开始通过控产涨价。目前看来，该手段卓有成效，Q4，尽管市场需求回暖幅度不大，但是产业链企业业绩终于有了起色，三星电子的芯片业务亏损也从Q3的3.75万亿韩元缩减至Q4的2.18万亿韩元。
今年，存储产业链的回暖仍在继续。据一家AI公司芯片采购负责人向财联社记者透露，Q2存储芯片仍处于涨价中，其计划采购的原厂DRAM在Q2单季度涨了10%-20%，从去年7月到现在涨幅约有50%。
此外，据媒体报道，美光公司已向多数客户提出调升DRAM第二季度报价单，涨幅超过20%，目前价格谈判仍在进行中。在市场呈现结构性短缺的情况下，上述采购人士进一步透露，“很多供应商已经不愿意报价，想囤货赚更多差价”。
与去年逻辑相近，此轮涨价仍是上游控产叠加下游回暖共同驱动，“涨价部分主要由原厂减产所带动，后续AI的推动，与手机客户备库存都对价格涨势有所帮助。”王豫琪说道。
根据Counterpoint Research预测，2024年全球智能手机出货量预计将增长3%，达到12亿部；此外，生成式人工智能（AI）手机占整体智能手机出货量占比将达到11%。
不过，在市场回暖程度没有追上涨价幅度的情况下，有媒体报道称，部分存储器模组厂商私下透露，将不会跟进此次涨价，并将弃单不采购，暂时保持观望，认为终端需求并不好，要是再贸然跟进涨价，客户或将流失，况且若采购成本无法向下游市场反映报价调涨，恐将导致自身获利遭到侵蚀或营运亏损。
该情况在行业内也存在分歧。国内存储模组商深科技证券部人士向以投资者身份致电的财联社记者表示，公司并不存在上游涨价不跟进订单情况，“我们这边的生产也是根据客户那边的需求，他说生产多少，我们这边生产多少，是完全配合他们的生产进度的。”
存储企业Q1业绩强势上涨 后续市场仍看涨
从国内存储产业链情况来看，产业链以模组、封测厂商为主，这波上涨已经开始在业绩中体现，“价格回升”和“需求增长”成为财报高频词汇。
近日，佰维存储披露了2024年第一季度业绩预告，预计报告期内营业收入17亿元至18亿元，同比增长299.54%至323.04%；预计归母净利润1.5亿元至1.8亿元，同比增长219.03%至242.84%。
针对如此大幅的增长，佰维存储在业绩预告中表示原因系2023年第四季度以来，存储行业回暖，下游客户需求持续复苏，公司大力拓展国内外一线客户，产品销量同比大幅提升所致；同时，存储产品价格持续回升，公司经营业绩不断改善。
有接近佰维存储人士向财联社记者进一步透露，下游客户主要是手机端。上述采购人士还向记者表示，有部分封测、模组厂商在Q4产业刚开始涨价时大规模囤货，也是Q1进一步促进行业业绩增长的原因。
此外，德明利（001309.SZ）预告Q1归母净利润预盈1.86亿元-2.26亿元，上年同期亏损4378.44万元，实现扭亏为盈；澜起科技近期业绩预告显示，Q1预计实现归母净利润2.10亿元-2.40亿元，较上年同期增长9.65倍-11.17倍；兆易创新（603986.SH）2024年一季度净利润2.05亿元，同比增长36.45%。
Q2，存储企业业绩增势或有望持续。王豫琪表示，接下来，DDR4/LPDDR4因供给明显收敛，价格走势有望全年上涨；DDR5则预期下半年涨势将收敛至大致持平。明年的话则取决于后续AI需求能否维持强劲增长，如AI PC、AI 手机的应用扩大，才能有效带动价格持续上涨
值得注意的是，目前，国内存储厂商参与生产的DRAM及NAND等存储产品主要应用于消费电子。AI大模型训练需要的GPU产品拉动的则是目前主要由三星、海力士等生产的HBM产品需求，据了解，HBM是目前存储产品中紧缺最为严重的。
HBM由芯片堆栈而成，层数分为4/8/12层，故容量、频宽、数据运算速度与一般DRAM相比都有大幅提升，能有效协助GPU运算效能的增加。
王豫琪表示，目前HBM市场仍属供不应求，因AI需求快速成长，在去年较低的资本支出之下，供应商的产能难以快速扩张，加上HBM技术难度高、良率较低，因此在供给方面较为限缩。
