兆易创新(603986)：服务器推动NOR增长 推理加速3DDRAM商业落地

　　投资要点

AI 服务器搭载的HBM 规格从HBM3E 走向HBM4，NOR Flash 用量持续提升。HBM4 作为HBM3E 的迭代产品，在带宽、容量、功耗等核心性能指标及制造工艺上均实现跨越式升级，这种技术升级使得其对应的AI 服务器对承担系统初始化等功能的NOR Flash 用量大幅提升。一方面，HBM4 的复杂结构依赖NOR Flash 适配。HBM4采用2048 位接口，传输速率提升至8 Gb/s，总带宽达到2 TB/s，较HBM3（1 TB/s）实现翻倍增长；HBM4 还支持4-18 层的TSV 堆叠，芯片密度达到24Gb 或32Gb，单堆栈的最大容量可达64GB；HBM4的独立通道数从HBM3 的16 个增至32 个。HBM4 物理结构和电源管理逻辑远复杂于HBM3E，NOR Flash 承担着AI 服务器系统初始化、安全启动和固件存储的核心功能，可满足HBM4 每层DRAM 独立电源管理与初始化的需求。另一方面，AI 服务器需求放量放大NOR 用量缺口。11 月11 日，据科创板日报援引台湾经济日报报道，随着AI 服务器搭载的HBM 规格从HBM3E 走向HBM4，堆叠层数增加的趋势下，NOR Flash 用量提升约50%。

GPU/DPU 算力部件、BMC、RAID 控制器等管理与存储辅助部件推动NOR Flash 用量。GPU 和DPU 将是SPI NOR Flash 应用增长最快的领域。在云端AI 服务器的高密度GPU 运算场景中，高频数据交互催生SPI NOR Flash 的差异化需求，如8 个英伟达A100 组成的GPU 模组中，有4 种不同容量组合的SPI NOR Flash 在使用，以保障高速数据传输与计算协同稳定性。与此同时，作为云端服务器标配的数据处理单元DPU，因云端处理与GPU 加速的异构计算特性，对存储方案提出分级需求：256Mb 至2Gb 容量适配数据缓存与临时存储的高频交互场景，8Mb 至32Mb 容量则满足轻量化控制代码的存储需求，通过精准匹配任务负载的分级策略，实现数据处理效率与硬件成本的优化平衡。AI 服务器的技术演进推动SPI NORFlash 需求持续升级：针对紧凑空间设计，需提供小尺寸封装与高容量集成的产品方案；耐高温性能适配数据中心高温环境；面对高速信号传输中的干扰与衰减问题，需强化驱动能力以保障信号完整性；针对高安全敏感市场，数据加密功能需求显著提升；同时，BMC 管理模块与DPU 卡等场景对8-32Mb 小型容量闪存的需求持续增多，推动产品向轻量化、定制化方向发展。

AI 大发展时代，定制化存储市场空间潜力巨大。AI 模型推理场景，除了算力芯片，数据存储的带宽和降本需求也是关键，基于先进封装的近存计算应运而生。3D DRAM 相较于HBM 和传统DDR，3D DRAM 比HBM 的功耗更低，适合端侧低功耗场景，同时定制化可实现更高带宽，可通过定制更多I/O 接口实现超高带宽，而传统DDR 的带宽偏低；另外，3D DRAM 成本更低，对比海外存储大厂HBM颗粒十几美元/GB 的价格，国产定制化存储有望实现显著的降本，更加适合端侧海量设备的普及。3D DRAM 潜在限制为存储容量，相较于HBM，3D DRAM 能做到几十GB 的水平，能够适用于部分云端的场景。3D DRAM 凭借高带宽、低功耗、适配定制化的特性，契合端侧与边缘侧AI 推理对数据传输效率和功耗控制的核心需求，当前已通过与多家芯片厂商合作实现商业化落地，在边缘计算、机器人、智能座舱等多推理场景形成突破，同时国内产业链已构建起从技术研发到量产供应的完整落地体系。公司定制化存储解决方案进展顺利，进入年末，陆续有部分项目进入客户送样、小批量试产阶段，明年有望在汽车座舱、AIPC、机器人等领域实现芯片量产。

长期来看，公司坚信这一技术路线在端侧AI 会得到广泛应用，在AI 大发展的时代，定制化存储的市场空间潜力非常大。在这一领域，公司凭借自身的研发实力和先发优势，有望占据重要地位。

    　　投资建议

我们预计公司2025/2026/2027 年分别实现收入95/120/150 亿元，实现归母净利润分别为16/25/33 亿元，维持“买入”评级。

    　　风险提示