以云計算、大數據、人工智能為代表的新一代信息技術革命迅猛發展，引發了海量數據的增長，對存儲器的需求也在不斷增加。2017年，我國僅存儲器進口規模就達到870億美元。近日，在由中國高端芯片聯盟主辦的以“存儲器產業：在開放與競爭中成長”為主題的第二屆中國高端芯片高峰論壇上，與會專家對我國存儲器產業發展策略進行了探討。他們認為，當前，存儲器正處于技術變革的關鍵時期。既要推動現有主流存儲器技術、產品的應用發展，也要在新興存儲器方面有超前考慮，力爭為我國企業在存儲器領域取得突破創造有利條件。
中國存儲器發展需經三個階段
存儲器按照電源在關斷后數據是否依舊保存，可劃分為非易失性（NVM）存儲器和易失性（VM）存儲器兩大類，其中又以DRAM和NAND Flash為主流。2017年DRAM市場規模720億美元，2018年DRAM有望成為首個單品類市場規模超千億美元的芯片；NAND Flash市場規模也達到500億美元。中國要發展存儲器產業，必須在主流產品，即DRAM和NAND Flash上取得突破，方有成功可言。
對此，紫光集團董事長趙偉國在“我國存儲器行業的突圍之路”演講中指出，紫光之所以選擇存儲器作為芯片產業的發展方向，首先是因為它是一個“大糧倉”。從企業的角度考慮，存儲器可以為企業提供廣闊的成長空間。其次，作為標準化的產品，對于一個新進入者來說，可以相對容易地獲得產業生態的支撐。芯片企業如果沒有一個完整生態作為支撐，是非常困難的。
同時，趙偉國認為，中國發展存儲器將經歷三個階段：一是解決有沒有的問題，關鍵在于技術上的突破。長江存儲經過這些年的努力，今年年底32層3D NAND進入小規模量產。初步解決了產品有無的問題。“第二階段是行不行的問題。這是長江存儲現在要解決的。”趙偉國說。根據此前的報道，明年長江存儲將進行64層128Gb的3D NAND技術的研發。而第三個階段是要解決好不好的問題，比如產品的性價比，技術的先進性，企業是不是有競爭力，產品是否得到市場認可等。這是長江存儲下一步要解決的問題。
應該如何解決上述問題呢？趙偉國提出五點建議。第一是要做好打持久戰的準備，有板凳要坐10年冷的決心。而現在國內產業界還是比較浮躁的，總想掙快錢，或者一朝就把問題解決。“其實，中國如果真的能花10年時間，把存儲器產業做起來就已經很不簡單了。三星進入存儲領域已有三十多年的歷史了。”趙偉國說。
第二是要有能打硬仗的人才團隊。趙偉國認為：“三方面的人才最為急需。一是企業家人才。不是指某一兩個人，而是一個團隊，要對企業形成領導力。二是研發人才。現在中國半導體企業存在研發人才偏弱，高水平人才還不足的問題。三是運營人才。長江存儲是IDM廠，對于晶圓制造來說，運營管理是非常重要的。”
第三是資金問題。發展存儲產業投入的資金量十分龐大，因此應當形成國家、地方、企業的三方合力，協同推進。第四是機制問題。發展存儲器要充分發揮市場化的企業機制進行運營。一方面是國家戰略意義，另一方面是完全市場化的行業。第五是要形成配套政策。首先國家對于項目布局要有宏觀調控，不能四處開花，使有限的資源分散，甚至形成內耗。
在稅收政策上，趙偉國建議對集成電路企業從海外引進的高端人才的個人所得稅進行減免。此外，存儲器屬于制造行業，企業設備的折舊率很高。進入折舊期之后，可能一年的折舊就達到上百億元。對企業的融資等可能會造成一定影響。希望國家在企業會計政策上對IC企業的融資做一些支持。
利基型存儲器同樣大有作為
除DRAM和NAND Flash之外，存儲行業還包括SRAM、NOR Flash、EEPROM等利基型存儲器。這些產品應用于諸多細分市場，如日常消費電子產品、專業軍事產品和航空航天產品等，約占整體存儲器市場容量的10%。
兆易創新代理總經理何衛認為，發展利基型存儲器十分重要，是對先進存儲器產業的有效積累。相對主流存儲器來說，利基型存儲器的產品周期更長，市場更加細分，價格波動小，而且在此市場上避免了國際巨頭的正面沖突，資金投入少，投資風險低。對于存儲器的后發展地區和中小企業來說，發展利基型存儲器非常有利，可以發揮中小公司的優勢。相對其他獨立半導體市場來說，利基型存儲器市場規模依舊可觀。
目前，中國企業在利基型存儲器領域已經有所進展。部分企業進入該領域，一些設計企業與Foundry廠之間形成了生態伙伴，比如兆易創新在NOR Flash上與SMIC、武漢新芯合作，復旦微電子在EEPROM上與華虹合作等。2017年，兆易創新入股中芯國際，占股近1%，成為中芯國際第五大股東，密切了產業鏈伙伴關系。
“利基型存儲同樣是一個快速增長、蘊含發展機會的市場。中國大陸地區已經建立了初步的產業生態，建立完善產業生態有助于存儲器市場快速發展。利基型存儲有廣闊空間，是可以大有作為的。” 何衛表示。
存算融合趨勢下提前布局新型存儲
隨著人工智能技術的發展和應用，產生了海量的半結構化、非結構化數據，受到I／O性能尤其是網絡傳輸、硬盤讀寫的限制，傳統的計算系統難以滿足海量數據處理的應用需求。因此，提出了存算融合的技術。
清華大學微電子所吳華強發表“新型存儲器及存算融合技術的發展趨勢”的演講時指出，現在海量的數據與復雜的模型對算力的要求越來越高。傳統基于局部原理構建的存儲層級架構無法解決數據、存儲高度密集的流式神經網絡處理。同時人工智能系統的功耗遠高于人腦，存在巨大的能耗差，基于新器件和新架構來開發新的人工智能芯片非常必要和急需。而新型存儲器技術在非易失、高速和低成本方面具有明顯優勢。基于存算融合技術的智能計算芯片，新型存儲器在新的領域具有重大的應用前景。
目前，全球各國已經開始布局新的計算架構開發，比如美國國防先期研究計劃局（DARPA）的FRANC項目，目標是通過人工智能使模擬信號處理方式所能實現的計算性能和能效與現有數字方法相比能大幅提升。
吳華強還指出，現在正是發展存算融合技術的好時機。過去幾十年中，半導行行業通過器件越來越小，集成度越來越高，計算性能可以持續得到提升。現在這條途徑的成本已經越來越高，發展空間越來越有限。另一方面人工智能對于計算能力提出更大的需求。與此同時，存儲及數據搬運極大限制了計算性能的提升和功耗的降低。信息系統的架構將轉向數據為中心的計算。人工智能要的是系統整體的準確（統計準確），而不是單個器件的精確，我們完全可以通過低精度計算的設計來實現高性能的人工智能芯片。這些都是推進新型存儲技術的有利時機。中國企業應當抓住這個技術變革的難得機遇期，提前布局，推動中國在新型存儲技術上的追趕。（記者 陳炳欣）
轉自：中國電子報
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