对景气波动敏感的存储芯片
如大米、小麦、铜般具“原材料”属性
持续数个月的“半导体青黄不接”让国内半导体企业正经历艰难时期。出口额也在下降，国内经济上空笼罩着更为浓重的萧条阴影。
这次“青黄不接”的根本原因在于半导体价格的不稳定性。尤其是以D-RAM（DDR4 8Gb）、NAND闪存为代表、在国内主要生产的存储型半导体，其价格在过去数个月中一再暴跌。那么，为何唯独存储芯片的价格如此不稳定呢？
4年间价格缩水到四分之一……格外不稳定的存储价格
据市场调研机构“DRAMeXchange”统计，截至今年1月，D-RAM（以DDR4 8Gb为基准）的市场交易价格为1.81美元，自2016年以来首次跌入1美元区间。而在2018年6月，D-RAM的交易价格高达8.19美元。也就是说，短短约4年时间，价格跌到了四分之一以下。
以销售D-RAM和NAND为主的三星电子、SK海力士，不可避免地遭到本轮价格下跌的正面冲击。去年第四季度，三星电子的营业利润仅为4.31万亿韩元，海力士则转为亏损。因此，企业被迫在最大限度压缩运营成本的同时，重新审视既有投资计划。
与其他商品一样，半导体同样受市场供求关系影响。在当前这种整体上预期信息技术产业不景气的局面下，半导体价格也会进行调整。但存储芯片的价格跌幅远远大于英伟达的图形处理器（GPU）、英特尔或AMD的中央处理器（CPU）等微处理器。为何在同一半导体产品族内部会出现这种差异？
被称为“工业大米”的存储芯片，其价格决定方式也类似原材料
![大米和DRAM [图片出处=韩联社供图]](http://www.asiae.co.kr/news/img_view.htm?img=2023030209220940297_1677716529.jpg)
存储芯片对景气周期格外敏感，原因在于其产品特性。人们常用“工业的大米”来形容存储型半导体，意思是它是现代工业的核心零部件。但存储芯片不仅在比喻意义上如此，在价格决定机制上也与真实的大米有相似之处。
大米、大豆、玉米、铜等大宗流通和消费的粮食、金属资源，通常被称为“原材料（commodity）”。原材料最大的特点是价格会随供求关系产生“周期（cycle）”。景气向好时，企业大量采购特定粮食和金属，原材料价格随之上涨；相反，在经济不景气、库存累积时，价格就会下跌。遇到干旱、战争等生产和流通环节出现问题时，价格也会波动。
类似地，存储芯片价格也会随周期进行调整。比如，D-RAM价格见顶的2018年，被记为三星电子、海力士等企业交出历史最好业绩的“超级周期”。
存储芯片是“价格竞争力”的较量
美国半导体产业分析权威、作家Jim Handy曾在去年发布于其个人博客的文章中，对存储芯片的这一特性作了详细说明。按照他的说法，存储芯片大约每2年经历一个周期。
首先，在价格上升阶段，所有企业都会扩大产量，因此在两年后，供给超过需求，库存开始逐步累积。最终，青黄不接的时刻到来，半导体企业在需求重新回升之前不会再增加产量。
由于从产业特性上讲，存储芯片减产极为困难，因此价格周期更为明显。全球半导体市场顶级企业之间的产品差异并不大，价格决定了竞争力。也就是说，大宗采购方（主要是信息技术企业）会优先购买更便宜的产品，无论是三星电子的D-RAM还是海力士的D-RAM。
因此，存储企业必须尽可能多地产出，提高良品率（投入产量中合格品的比例），从而降低单价。如果减产或缩减投资，就有可能被竞争对手抢走市场份额，甚至被市场淘汰。正因如此，即便面临亏损，减产也始终只是存储企业手中的“最后一张牌”。
这些因素使得存储芯片比其他半导体产品更接近原材料。英伟达、AMD、英特尔等生产微处理器的企业，通过细分“高端款”“普及型”等产品线，并在产品性能上展开竞争，以此强化品牌价值，从而更容易守住价格。
相反，存储芯片的品牌存在感较弱，主要依靠价格竞争取胜，因此更容易受到周期性波动的影响。这与小麦或玉米无论产自何处，只要价格低于竞争对手就具备优势的情况类似。
生成式人工智能或成“救火投手”
那么，半导体行业的“青黄不接”该如何化解？按照Handy的观点，由于存储企业极力回避减产，只能在需求重新追上供给之前，通过“自我消耗”的方式硬撑，这就演变成一场“胆小鬼博弈”（chicken game）。
实际上，在2007年第一次“胆小鬼博弈”中，时任全球市场份额第二的德国D-RAM厂商奇梦达破产，从而缓解了供给过剩问题。2010年，日本和中国台湾的D-RAM企业相继破产，三星电子、海力士以及美国美光三家企业构成的“Big 3格局”得以巩固，形成了如今的市场结构。
从去年下半年开始延续至今的新一轮“青黄不接”会有多严酷、何时结束，目前尚不得而知。市场调研机构Gartner预计，今年全球半导体销售额将同比下降3.6%。
不过，也存在需求提前回暖的可能性。随着包括OpenAI的“ChatGPT”在内的生成式人工智能（AI）热潮兴起，众多企业正在加大对AI专用计算机的投资。人工智能程序主要通过GPU等微处理器来进行运算处理，但为了存储海量数据，也必须在存储设备上投入相当规模的资本。
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