近日，在“探索未知·探索未来——中国闪存市场峰会”上，江波龙（301308.SZ）多名高管接受了 21 世纪经济报道记者的采访。

回望 2022 年，存储市场在终端需求不振、产业链高库存等不利因素陷入下行周期，包括存储原厂在内的产业链企业都遭遇重创。

3 月21日晚，江波龙发布2022年年报，受全球经济下行风险加剧，以及存储市场供大于求导致价量齐跌等影响，公司实现营业收入83.3亿元，同比下降14.55%。

江波龙高级副总裁、COO王景阳认为，2022 年存储市场价格波动大的领域主要集中在消费级产品，而工业级和车规级存储产品增长较快，公司的相关业务表现也非常健康，“我们从 2020 年开始规划研发企业级产品，到目前已经三年时间，刚刚进入收获期，今年量产规模不会很大，但成长性会非常高。”

展望 2023 年后三个季度，王景阳认为下半年消费级存储市场陆续会有好转迹象，有望迎来价格的提升，此外，存储市场的工规级、车规级产品具备长期的增长趋势。

行业最大的问题是保供

根据公开资料显示，江波龙主要聚焦于存储产品和应用，形成固件算法开发、存储芯片测试、集成封装设计、 存储芯片设计等核心竞争力，为市场提供消费级、工规级、车规级存储器以及行业存储软硬件应用解决方案。目前公司已形成嵌入式存储、固态硬盘(SSD)、移动存储及内存条四大产品线。

2022 年，由于存储器单价下降明显，江波龙计提存货跌价准备，形成了1.62亿元的资产减值损失。不过，截至 2022 年末，公司在计提 1.62 亿资产减值损失的情况下，公司存货账面价值为37.44亿元，占净资产的56.4%。

王景阳指出：“对比去年，公司存货的比例有在下降，但是因为市场跌价太多，导致库存压力增加，所以我们在2022年中做了一些调整，市场的需求现在还在恢复当中。目前公司的库存，无论是从数量还是金额上都很健康。但需要注意的是，存储是一个周期性的行业，如果因为市场不好，就把库存降得很低，也不是一个好的解决办法。”

在王景阳看来，存储行业首要的关键词是保供，“这两年我们最痛苦的时候不是市场跌价，而是库存不足。存储行业库存部分对加盟商是双刃剑，首先不能太高，太高了占用公司现金流，当市场波动下行时可能会产生很多损失，但也不能过低，减产太多以后，等市场需求回暖可能没法反应。在合适的时间，我们可能还会主动加大备货量，这要视市场变化来定。”

立足当前的市场，王景阳判断，导致存储行业进入下行周期的重要推动力，源于以消费电子产业为主的市场应用上限被锁死，且缺乏新的应用对整个电子产业进行大的支撑。

不过，王景阳还指出，存储与其他所有电子产业相比还存在另一大特点——当价钱足够低时，会刺激用户提升容量和性能，而且这个趋势一旦形成会无法逆转，“比如手机，消费者在用了256G的容量后不太可能再选择128GB，同样，以后消费者也会逐步用上1TB的手机，所以存储的价格到了一个合理的甜蜜点，就会刺激大量的新增需求，尽管从目前来看手机整体量变化不大，但是行业的信心在快速恢复。”

自研存储芯片已经量产

根据江波龙高级副总裁、CTO高喜春透露，未来公司的发展会更侧重于企业级、车规级存储产品，“研发投入占比会越来越高”，当然，传统消费类存储也不会放弃，“会继续推新的产品、新的技术”。

根据公司财报显示，2022 年公司车规级存储保持快速增长，服务器内存条(RDIMM)量产出货，企业级SSD也陆续发布并送样。

期间，公司通过与汽车零部件一级供应商 (Tier1)的合作，将车规级存储产品广泛应用到主流汽车品牌，进入相关车企的供应链系统。

高喜春指出，车载产品对质量要求很高，主要表现如下：一是可靠性，通常汽车存储产品的使用时间为 5-10 年；二是应对环境的复杂性，比如高低温，最高可到 105 ℃，最低可达-40℃；三是需要符合车规AEC-Q100的可靠性标准。

“基于这些内容，产品对芯片的要求、端到端的容错保护、对宽温的要求，都是比较高的。我们从芯片设计开始，到主控、Flash都以车规级为标准。同时我们会对Flash数据进行大量的测试，针对性地设计一些特别的算法，基于这些算法保证产品的可靠性。另外，车规的测试环节也非常严苛，不管是实验室还是产线都要进行高低温长时间的测试，我们的产线、测试设备都是自研的，能够保证产品的质量和一致性。”高喜春进一步指出。

2022 年，在行业整体低迷的情况下，江波龙投入了 3.56 亿元的研发费用，超过 2021 年全年，投入的领域主要包括企业级及工规级存储器研发、小容量自研存储芯片设计等领域。

据高喜春透露，公司eMMC车规级产品已经大规模量产，同时公司在中国大陆率先推出了自研的 512Mb SLC NAND Flash 小容量存储芯片，可广泛用于 IoT 市场，并在技术上可以替代 NOR Flash，未来具有良好的市场前景。

AI 将带动市场新需求

2022 年末以来，ChatGPT 的横空出世，引发了市场对于人工智能的广泛探讨，而在生成式 AI 快速发展的背后，引发了关于算力与存储的需求，也被逐渐关注到。

江波龙副总裁闫书印认为，算力和存储是AI的基础设施，随着AI的智能化水平提升，对整个存储的需求，会呈现出增长的趋势，无论是从云端到边缘端，“首先从DRAM的角度来看，AI这种高性能计算，会给存储带来高性能、低时延的产品需求，AI 模型会在网络端配置容量非常大的DRAM资源进行训练，包括数据分析等；而在NAND Flash端，需要高速的flash产品，另外整个AI应用之后会产生大量的数据，对整个flash的存储容量有大量的需求，包括在端侧的智能穿戴，会有小尺寸、低功耗的需求等，这都是未来对存储的一些积极要求。”

总的来看，闫书印认为，ChatGPT等大模型对存储的性能（对数据的处理速率要求更高）、可靠性、能效（低功耗）等要求会更高。

同时，高喜春也补充指出，未来可能还会出现新接口技术，“比如随着容量增大，PCIe 5.0进入到 6.0，也会推动UFS4.0这些新技术的发展，包括整个计算机体系架构都会有相应的一些变化和更新升级。”

值得一提的是，随着 AI 的发展，ChatGPT等大模型的发展对算力提出了史无前例的要求，也为“存算一体”架构等技术带来推动力，后者主要是指在存储器中嵌入计算能力，以新的运算架构进行二维和三维矩阵乘法/加法运算。

高喜春认为，存算一体是热门概念，在 AI 领域需求更高，目前计算迭代比较快，但是存储的更新速度有些跟不上，“我们也在密切关注，但是现在这块还不是市场最主流的。”