受惠智能手机、平板电脑和企业级SSD应用的强劲成长,2013年NAND Flash需求年增长率高达46%。从制程转进的步伐来看,2013年,2X纳米与1X纳米仍是NAND Flash的主流制程,不过随着NAND Flash制程微缩逐渐逼近物理极限,各企业已经开发出3D NAND Flash来突破单位面积存储容量的限制,在三星、东芝和美光等厂商的引领下,其他阵营也已加速3D NAND Flash的开发进度。目前,三星电子已经开始生产“V-NAND”,东芝与SanDisk已经发力“BiCS”,SK海力士与美光、英特尔阵营也明确宣告各自3D NAND Flash的蓝图将接棒16纳米。
集邦科技杨文得告诉记者,每种3D技术都会有各自的专利,三星快于其他厂商的原因,在于自己能够生产控制芯片。在开发NAND Flash的同时,控制芯片也同步开发,二者在时间上可保持同步,同时,由于整个进程都在同一家公司内部完成,既可缩短沟通时间,也可提升故障解决的效率。所以杨文得认为,未来闪存的竞争不只是NAND Flash的生产,更是靠控制芯片的搭配。东芝、闪迪和海力士,也意识到自主开发主控芯片,能提升成品推出的效率,所以从去年开始,也开始自主开发主控芯片。
深圳佰维存储科技有限公司技术研发总监李振华则认为,三星之所以做主控,是因为对自己的Flash了解比较深,当新产品成熟以后,它就会把主控放掉给专业公司去做,因为这样的成本更低。“主控对三星只是很小的业务,自己做要投入很多的人力物力,产品成熟后完全没必要自己做。
对于未来的竞争态势,杨文得表示,虽然三星目前有领先优势,但在未来竞争格局方面,三星不会独大,明年其它家就会陆续量产,而且独大对业界也不会健康。巨头公司如何获取更大的市占率?他说:“其实闪存市场只剩下四大阵营,以前核心武器是增大市占率、成本最低,而现在是尽快推出产品,并满足客户的要求,整体来看,是从过去的价格导向转变为现在的技术导向和产品导向,未来谁能领先快速推出可用的总体解决方案,谁就是赢家。”
魏松也表示,智能手机客户很怕只有一家供应商,因此不太会出现一家独大的局面,中国的手机客户会分享更多的竞争对手。至于未来的格局,东芝和三星会领先,海力士和美光紧跟。但从DRAM+NAND整体来看,新美光集团会排名第二,未来的市场以三星、美光和海力士三家为主导。
在产线的建设上面,杨文得称,2D跟3D还是有很大的不同,重新设一条3D产线的成本,比从2D转移到3D要划算,东芝在日本的第5号厂,以及三星在西安建的3D工厂,都是全新的产线,设备也都是全新购买。目前来看,3D良率还不成熟,而1X纳米良率相对较高,成本也较低。从制程的转换顺序来看,1X纳米过后还有一个1Y和1Z纳米,1Z到时也会跟3D平行,当3D单位成本变得更好,良率变得更高之后,才会慢慢取代1Z。
除了国际巨头的争相竞技,国内厂商的机会在哪里?杨文得表示,现在3D NAND Flash实力大的都是那几大原厂,国内公司(包括台湾)都是跟三星、东芝、美光购买晶圆,然后来做模组,比如大陆江波龙、佰维过去在卡片机、U盘等消费级市场做得不错,但3D更多是企业级的应用,这对它们来说会比较陌生,也比较辛苦。还有,五大厂商掌控着全球的wafer资源,在价格谈判方面,国内厂商不太会有明显的优势。
据悉,随着寡头垄断局势的成型,在晶圆的拿货价格上,五大厂商都比较强硬,而且国内公司要往3D NAND Flash转进,不光是要买晶圆,还需要强大的工程技术能力和客户服务来满足大数据公司的需求,这样一来它们的压力也会增加。
魏松也表示:“它们没有自己的wafer,生产3D NAND Flash并非易事,前期的IP和技术积累都需要时间沉淀,而三星有主控芯片,有NAND Flash也有整机,产业链完整,我们一直追得很辛苦,相信其它厂商也感同身受。”
杨文得表示,尽管国内厂商难以在3D环节跟国际大厂同步,但NAND Flash市场的饼很大,佰维和江波龙等都是非常有弹性的公司,不一定要去争中兴、华为这样的大客户,找准利基市场机会依然很多。
作为国内NAND Flash公司的代表,佰维李振华告诉记者,每一次NAND Flash制程的演变,对大公司是契机,对小公司是挑战,但国内大的模组厂都会关注3D制程。“我们跟原厂的关系比较稳定,新的样品出来,我们都会提前做设计和主控的测试验证,目前关键看上游3D NAND良率的进程。”
“3D工艺能降低Flash成本、提升性能,给企业竞争带来正面影响,所以拥有3D工艺或者提前成熟3D工艺,将给企业带来更丰厚的利润和更高的市场份额。作为国内NAND Flash企业,因为缺少NAND Flash晶圆,所以只能与国际大厂合作,并且得到国际大厂认可,才能参与到国际竞争。”国内某存储企业受访者说。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。