来源：雪球App，作者： 奔狼纹章，（https://xueqiu.com/5218282121/247200811）

DDR5内存是新型AI服务器的核心基石，

其速度和稳定性极大提升， 功耗和发热方面大有改善。

而AI芯片则是未来AI服务器领域的灵魂，

芯片带来的带宽、性能瓶颈，GPU内存瓶颈的提高，

两者共同构成了澜起未来雄伟的蓝图。

1：内存接口：

服务器 CPU 与内存桥梁，迎 DDR5 升级。内存接口芯片行业高增长，AI、云计算等发展如火如荼，海量数据对存储的需求持续推动内存接口芯片量价齐升和市场高速扩容：

量：持续受益于服务器出货量增长和单台服务器内存模组用量不断上升

价：内存接口技术向 DDR5 升级及 LRDIMM 结构渗透驱动内存接口芯片 ASP 提升。

内存接口芯片是计算机内存系统中的核心组件，主要包括DB（数据缓冲器）芯片和RCD（寄存器缓冲器）芯片。DB芯片主要负责缓冲来自内存控制器或内存颗粒的数据信息，而RCD芯片则主要用于缓存内存控制器发送的地址、命令和控制信号。

以目前主流的DDR4内存技术为例，DDR4 RDIMM内存条需要一个RCD芯片，而DDR4 LRDIMM则需要一个RCD芯片和九个DB芯片，即“1+9”架构。这种架构可以提供更高的内存带宽和更低的延迟。

内存接口芯片是支撑计算机存储系统高效运行的重要组成部分。随着内存技术的发展，内存接口芯片也在不断地进化。目前主流的内存技术 DDR4 已经进入成熟期，而在2020年7月，DDR5标准正式推出，内存技术的升级大幕正式拉起。

未来内存技术的升级将会推动内存接口芯片市场的快速扩容。DDR5内存技术突破了处理器性能瓶颈，得到了处理器及存储龙头的大力推进，有望加速渗透并替代DDR4的市场份额。新一代内存接口芯片的技术难度增大，相应的ASP（平均售价）也有望大幅提升。最后，DDR5时代的内存接口芯片采用“1+10”的架构，相较前代内存接口芯片，“1+10”的架构价值量提升更高。

除了自主研发DDR5内存接口芯片外，公司与聚辰半导体、GMT等合作伙伴还开发了DDR5 EEPROM、电源管理芯片（PMIC）和温度传感器（TS）等产品。这些配套芯片是DDR5内存模组的重要组成部分，与DDR5内存接口芯片和DDR5内存颗粒一起构成DDR5内存模组整体解决方案，有助于提升其价值量。

同时，CKD芯片对于行业来说将是一个全新的增量，届时CKD每年的行业需求量将与当年所需要的DDR5UDIMM和SODIMM数量（支持速率为6400MT/s及以上）呈正相关。公司计划于2023年底之前完成CKD芯片量产版本的研发并实现出货。虽然预期对23年业绩贡献非常有限，但是属于未来一个确定性增量。

2.AI芯片

澜起指出，公司在研的AI芯片解决方案由AI芯片等相关硬件及相应的适配软件构成，采用了近内存计算架构，主要用于解决AI计算在大 数据吞吐下推理应用场景中存在的CPU带宽、性能瓶颈及GPU内存容量瓶颈问题，为客户提供低延时、高效率的AI计算解决方案。

AI芯片是上述解决方案的核心硬件，主要由AI计算子系统、 CXL控制器、DDR内存控制器等模块组成。该芯片面向大数据场景下AI的应用进行了针对性设计，集成了AI高性能计算、异构计算、CXL高速接口技术、DDR内存控制技术等相关技术，具有对大容量数据搜索和排序等高效的硬件加速功能，并且兼具数据压 缩和数据加解密等功能。同时，公司的AI芯片解决方案将支持完善的AI软件生态，能够针对性地对各类AI算法和模型进行软硬件联合深度优化，可支持业内主流的各类神经网络模型，比如视觉算法、自然语言处理和推荐系统等方向，有利于后续软硬件生态建设及市场推广工作。

AI芯片未来典型应用场景公司在研的AI芯片未来的典型应用场景如下：

（1）互联网领域大数据吞吐下的推荐系统。 目前业界常规方案是将推荐系统中“Embedding(向量化)”、“Embedding Search (向量搜索)”两个主要步骤分别交由不同平台计算平台处理，由高算力的GPU、FPGA或ASIC芯片负责“Embedding”部分，由 CPU+大数据系统部署“Embedding Search”部分，这种步骤分割，产生大量的数据交换，并且由于硬件的限制，存在搜索效率的瓶 颈。公司AI芯片的目标是整合上述两个步骤，同时平衡算力和内存容量，使计算资源和内存得以高效利用，解决系统的效率瓶颈 问题。

（2）医疗领域生物医学/医疗大图片流处理。 目前业界常规方案是在CPU中对大图片进行切割, 切割获取的子图通过PCIe接口 被传送到GPU进行AI处理;通过多次交互，最终实现一张大图的处理，该方案下同样受到二者之间的接口带宽及其内存的限制。公司的AI芯片可大幅提升内存容量，减少甚至无需图片切割，同时CXL接口可以充分利用cache性能，并直接访问近内存计算模组 的DDR内存，从而提升接口的效率。

（3）人工智能物联网领域的大数据应用场景。 总体来说，公司AI芯片解决方案的目标是在类似上述应用场景下，相较于传统方案，可以为客户提供更有效率、更具性价比 的解决方案。 同时，澜起还暗示公司正在进军Serdes业务。所谓Serdes，是SERializer(串行器)/DESerializer(解串器)的简称。 它是一种主流的时分多路复用(TDM)、点对点(P2P)的串行通信技 术。即在发送端多路低速并行信号被转换成高速串行信号，经过 传输媒体(光缆或铜线)，最后在接收端高速串行信号重新转换成低速并行信号。作为一种重要的底层技术，SerDes通常作为一些 重要协议(比如PCIe、USB、以太网等)的物理(PHY)层，广泛 应用于服务器、汽车电子、通信等领域的高速互连。 因为SerDes是高速互连领域重要的基础技术，可以应用在包括在PCIe Retimer及其他很多产品上，所以澜起对这个技术非常重视，同时也会基于技术的延展去做一些新产品的布局，具体新产品布局的策略会结合公司的技术优势或者市场优势去逐步展开。

当前的l澜起行情从两个角度去看，一个是从AI的角度，一个是从周期复苏的角度。需求端看，随着下游数据中心建设的加快，预计今年内存需求将逐步改善. 另外，从AI的方向，我们知道"算"”与”存”分不开，算力基于数据，数据需求存储，随着算力的提升，数据量将呈指数级成长，对应对内存带来大量的需求，也将对存储芯片带来爆发式增长，从现有的能看到的方向是AI胀务器，根据美光的数据，AI服务器相比传统通用服务器带来8倍DRAM+3倍NAND Fash，AI应用终端今年全面落地，将对芯片需求带来指数级增长。

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