相變儲存器

1. 三秒看懂

• 本質：相變儲存器（PCM）是一種利用材料在非晶態與晶態之間電學阻值差異來儲存資訊的非易失性儲存器。
• 核心價值：在易失的DRAM（納秒級，但斷電丟資料）與非易失的NAND（密度高，但微秒級延遲）之間提供“儲存級記憶體”選項，讀寫延遲接近DRAM，資料卻能斷電保持。
• 關鍵認知：它不是DRAM或NAND的全面替代者，而是在極端頻寬與極致成本之間開闢新層級，當前最活躍的增長點正從被放棄的資料中心持久記憶體轉向汽車與嵌入式應用。

2. 三分鐘產業解釋

PCM 的工作原理可以近似理解為，用電流瞬間加熱一塊特殊的玻璃狀材料，使其在“透明晶體”和“渾濁玻璃”兩種穩定狀態之間快速切換——這兩種狀態電阻相差一到三個數量級，正好用來表示 0 和 1。這個切換在數納秒到數百納秒內完成，資料寫完就不需要電力維持，因此具備非易失、高速、長壽命的組合特性。

歷史上，PCM 最激進的商業嘗試是英特爾與美光聯合開發的 3D XPoint™ 技術，在 2017 年以後以“Optane”（傲騰）品牌推出固態硬碟和持久記憶體模組。其定位在 DRAM 與 SSD 之間，試圖將資料庫、虛擬化、即時分析等場景的熱資料放在離 CPU 更近的位置。然而，因過高的製造成本、複雜的供應鏈以及對生態適配的龐大投入，英特爾在 2022 年 7 月宣佈逐步關停 Optane 業務，至 2023 年正式退出該市場。

Optane 的落幕並不等於 PCM 的死亡。在汽車控制器、工業物聯網、可穿戴裝置等領域，基於 PCM 的嵌入式非易失性儲存器（ePCM）正悄悄爬坡，特別是在要求高可靠性、耐極端溫度、支援韌體“空中升級”的汽車 MCU 中，28nm 嵌入式 PCM 已成為意法半導體等廠商的差異化武器。中國廠商兆易創新則推出基於 PCM 架構的 NOR Flash 相容產品，用於低功耗物聯網和可穿戴市場，成為該技術路線在亞洲商業化落地的重要樣本。

因此，今天討論 PCM，需要劃分為兩條平行線：一條是“已被放棄的資料中心大容量持久記憶體”（以 Optane 為代表），另一條是“仍在成長中的嵌入式、中低容量、環境嚴苛的儲存級應用”。產業關注的更多是後者，以及未來可能通過 CXL 等新匯流排重新出現的持久記憶體變體。

3. 技術原理

PCM 的基礎儲存單元是一個被限制在奈米尺度的相變材料區域，典型材料是 GST（鍺-銻-碲，如 Ge₂Sb₂Te₅）。寫入操作完全由電脈衝的波形和幅度操控：

• RESET（高阻態/非晶態）：施加一個短而強的電流脈衝（約幾納秒至幾十納秒），使區域性溫度迅速超過材料熔點（約 600–700°C），然後急劇冷卻，原子來不及有序排列，形成高電阻的非晶態。
• SET（低阻態/晶態）：施加一個稍長但幅值較低的脈衝，使材料溫度保持在結晶溫度（約 200–400°C）以上一段時間，讓非晶區重新結晶為低電阻的多晶態。
• 讀取：在儲存單元兩端施加一個遠低於相變閾值的弱電流，測量電阻，非晶態電阻通常是晶態的 100–1000 倍，以此區分資料 0 和 1。

為了堆疊出高密度陣列，3D XPoint 選擇了一種無電晶體的交叉點架構：字線和位線垂直交叉，每一個交叉點串聯一個相變儲存單元和一個雙向閾值開關（OTS，Ovonic Threshold Switch）。OTS 在未選中時呈現高阻，近似斷開；在施加電壓超過閾值時突然導通，提供寫和讀所需的大電流，選通後自動恢復高阻。這樣，無需在每個單元下方埋入一個 CMOS 電晶體，大幅提升了單元面積效率。後續研究進一步探索將多層交叉點垂直堆疊，類似 3D NAND 的思路，以增加儲存密度。

多值儲存是 PCM 的另一條潛力路徑。通過在完全非晶和完全晶態之間控制多箇中間阻態，一個物理單元可以儲存 2 位甚至更多資訊，例如引入可變結晶體積或通過多次程式設計實現。不過，電阻漂移（非晶態的阻值隨時間緩慢升高）和熱串擾（相鄰單超程式設計時產生的熱擴散）是兩個材料本徵級的技術挑戰，直接影響 MLCPCM 的可靠性。

4. 關鍵引數

PCM 的技術定位，只有放在與同類儲存技術的引數對比中才能清晰呈現。以下列出典型公開資料，主要源於英特爾 Optane DC 持久記憶體（AEP）、已發表的研究文獻以及意法半導體 ePCM 技術白皮書，所有數值均為標稱值或指示性範圍。

• 單元面積：3D XPoint 的交叉點陣列在理想設計下可接近 4F²（F 為特徵尺寸），但加上選擇器、隔離、驅動電路，實際有效單元面積約為 6–10F²。相較之下，DRAM 單元約 6F²，NAND 3D 陣列在多層堆疊後價效比更優。
• 讀取延遲：英特爾 Optane DC 持久記憶體模組（2019 年公佈的基於第二代 3D XPoint 的 Barlow Pass 平台）讀取延遲約 300–350 ns（來源：英特爾產品概述，2020 年）。作為對比，DDR4 DRAM 讀取延遲約 80–120 ns，TLC NAND 快閃記憶體頁讀取延遲約 50–100 μs。可見 PCM 確實比 NAND 快兩個數量級，但仍比 DRAM 慢 3–4 倍。
• 寫入延遲：Optane 寫入延遲約 1–2 μs，遠低於 NAND 的程式設計時間（約 500 μs–2 ms），但與 DRAM 的 80–100 ns 相比存在明顯差距。意法半導體採用 FD-SOI 28nm 的 ePCM，隨機寫入時間約為 80 ns，但容量較小。
• 耐久性：英特爾 Optane 初期宣稱支援 100 DWPD（每日全盤寫入次數）達 5 年，摺合約 10⁷–10⁸ 次寫入週期，明顯高於 NAND（3D TLC 約 1500–3000 次程式設計/擦除迴圈），但遠低於 DRAM 的無限寫入。汽車級 ePCM 則強調在 -40°C 至 +165°C 寬溫範圍下的可靠性和 10⁴–10⁶ 次寫入（來源：ST 技術論文）。
• 資料保持：工業領域給出的典型指標為 10 年以上（85°C 下），高溫會加速非晶態結晶化，縮短保持時間。在汽車應用中，ePCM 面向 150°C 結溫，要求滿足 AEC-Q100 規範。
• 讀寫頻寬：Optane DC 持久記憶體 DDR-T 介面模組 2018 年第二代產品標稱持續讀取頻寬約 2.3 GB/s 每模組，寫入頻寬約 1.6 GB/s。較同期 DDR4 3200 約 25.6 GB/s 差距明顯，符合“儲存級”而非“傳統記憶體”的定位。
• 功耗：PCM 的一大優勢是無需像 DRAM 那樣週期性重新整理，空閒功耗極低。讀操作功耗也在亞毫瓦級別，但寫入過程中的瞬間峰值電流較大，需在陣列層面管理。

這些引數揭示出一個根本性矛盾：PCM 在本該追求高頻寬、極低延遲的 DRAM 近端位置並不佔優，但在需要非易失、低待機功耗、可接受亞微秒級延遲的場景中價值突出。

5. 技術路線

PCM 的產業化並非單行道，至少可識別出四條並行演進路線：

路線一：高密度獨立儲存（3D XPoint 及其衍生） 這是英特爾/美光在 2015 年釋出、2017 年商用的方向，目標是以 DIMM 形態插入記憶體匯流排，或作為 NVMe SSD 的快取/儲存層。該路線依賴昂貴的專用工藝線、複雜的交叉點多層疊構和大量的周邊電路，最終因成本居高不下、缺乏足夠大的出貨量分攤研發與工廠開銷而被英特爾放棄。但這條路線留下的交叉點陣列架構、OTS 選通管工程經驗和高良率相變材料沉積技術，依然是行業重要資產。

路線二：嵌入式非易失性儲存器（ePCM） 這是目前生命力最旺盛的路線。意法半導體在 2018 年首次公開其基於 28nm FD-SOI 工藝的 ePCM 技術，2022 年起量產於 Stellar 系列汽車 MCU，用於替換嵌入式快閃記憶體（eFlash）。相較於 eFlash，ePCM 更適應先進製程（eFlash 在 28nm 以下微縮困難，寫電壓高），且允許在極低電壓下操作，與 FD-SOI 的能效特性完美匹配。該路線不追求超大容量，儲存密度在 Mb 至 Gb 級別，但強調車規制程可靠性、OTA 更新能力以及更低的複雜製造成本。

路線三：低容量、相容型 NOR 替代 中國的兆易創新在 2020 年左右量產的 GD25WQ 系列，基於 PCM 儲存架構，封裝和引腳相容傳統 SPI NOR Flash，容量在 1Mb–8Mb，目標為電池供電的可穿戴裝置、IoT 感測器等。這一路線本質是利用 PCM 的高寫速度和非易失性，在 NOR Flash 已經能服務的市場裡提供升級選項，而非創造全新品類。

路線四：存內計算與神經形態 三星、IBM、中科院微電子所等都在探索利用 PCM 電阻可漸變的多值特性，在陣列內直接執行模擬向量-矩陣乘法，用於深度學習推論。三星在 2023 年 ISSCC 上展示的基於 PCM 交叉陣列的存內計算晶片，能在極低功耗下執行 AI 模型推論，展示了 PCM 進入模擬計算領域的可能性。但此類研究離量產尚遠。

從時間軸來看，PCM 正在經歷一次從“記憶體總線上的持久記憶體”向“嵌入式 / 特定領域加速器”的再定位，這種下行滑動客觀上降低了效能要求，拓寬了工藝視窗，也使得一些中、小型廠商得以參與。

6. 上游

PCM 所需要的關鍵材料與裝置，形成了與 DRAM、NAND 部分重疊但又具特殊性的供應鏈。

關鍵原材料

• 碲（Te）：GST 組成的核心元素之一。據美國地質調查局（USGS）釋出的《礦產商品摘要》2024 年版資料，2023 年全球精煉碲產量估計為 620 噸，其中中國產量約 290 噸（佔 47%），其餘主要來自加拿大、日本等。碲目前最大的需求來自碲化鎘薄膜太陽能電池，PCM 的消耗佔比很小，但若未來 PCM 大規模量產，將拉動碲需求。
• 鍺（Ge）：2023 年全球鍺產量約 130 噸，中國是大比例供應國。2023 年 8 月，中國對鎵、鍺相關物項實施出口管制，使得鍺的可獲得性和價格波動成為潛在供應鏈風險點。
• 銻（Sb）：同樣由中國主導供應，USGS 資料顯示 2023 年全球銻礦產量約 8.3 萬噸，中國佔比超 50%。GST 靶材的製備需高純銻，高純化成本和供應集中度值得關注。

高純 GST 合金靶材主要由日礦金屬、世泰科（H.C. Starck）、霍尼韋爾等國際供應商掌握，國內高階靶材供應商公開揭露資訊不多，部分科研院所及企業（如先導薄膜等）已有版面配置，但面向 PCM 的專門量產靶材尚公開資料未見公開確認。

核心製造裝置

• 薄膜沉積：PCM 的關鍵在於精確控制合金組分和非晶/結晶狀態，最常使用物理氣相沉積（PVD）或金屬有機化學氣相沉積（MOCVD）。應用材料（Applied Materials）和 Lam Research 等廠商提供了相關的離子束和磁控濺射平台。
• 刻蝕與圖案化：對含碲化合物進行反應離子刻蝕（RIE）時，容易產生側壁損傷和殘留物，需要精細調控，裝置仍以大廠為主。
• 檢測與測試：由於相變單元的效能對工藝波動敏感，線上 XRD、電阻測溫及陣列級測試裝置十分關鍵。愛德萬（Advantest）、泰瑞達（Teradyne）等提供儲存器專用測試系統。

對於國內而言，PCM 專用裝置與高純材料靶材的自主可控仍處於早期階段。公開資訊多限於實驗室級的沉積裝置和少量中試線，尚不具備生產類似 3D XPoint 複雜堆疊產品的完整裝置鏈。

7. 下游

PCM 的下游應用場景正從“一類產品打天下”演化為若干個差異極大的垂直市場：

• 資料中心持久記憶體/儲存加速：曾是核心場景，代表產品包括英特爾 Optane DC Persistent Memory 和 Optane SSD。在 2022 年以前，Cisco、Dell EMC、HPE 等提供整機方案，用於 SAP HANA、VMware vSAN、Redis 等記憶體資料庫和超融合場景。2023 年後，因產品停產，該市場急劇萎縮。但 CXL（Compute Express Link）協議的出現，使得外部記憶體池化和持久記憶體的概念被重新點燃，未來不排除出現基於 PCM 或其他新型儲存的 CXL Type 3 裝置。
• 汽車 MCU 與區域控制器：意法半導體的 Stellar E 系列 MCU 使用 ePCM 儲存程式程式碼和資料，支援 OTA 韌體更新時無需擦除大塊扇區，並能在 150°C 結溫下滿足 10 年資料保留。這正在重寫車載儲存架構。
• 可穿戴與物聯網：兆易創新的 GD25WQ 系列 PCM Flash 可在 1.8V 低電壓下工作，寫入功耗比傳統 NOR Flash 更低，同時具備極快的寫入速度，適合需要頻繁記錄感測器資料、又希望延長電池壽命的智慧手錶、健康監測貼片等。
• 存內計算與 AI 推論終端：多家企業及研究機構展示了基於 PCM 交叉陣列的模擬計算硬體，在語音喚醒、異常檢測等低功耗 AI 任務中顯示能效優勢。雖無大規模商用，但其在邊緣 AI 加速器領域的潛力正被持續關注。
• 工業控制與航空航天：PCM 的抗輻射、高溫保持以及快速寫入特性，使其在井下工具、航空記錄器、工業可程式設計邏輯控制器（PLC）等對可靠性和極端溫度有嚴苛要求的場景得到探索。

8. 受益公司

以下僅依據公開資訊梳理在 PCM 產業鏈有明確版面配置或歷史貢獻的公司及機構，不作為任何投資參考。所有提及的營收、份額均源自公開揭露或行業報告。

國際

• 英特爾（Intel）：2015–2022 年間對 3D XPoint 的研發、製造和生態推廣進行了鉅額投入，雖已終止業務，但其專利池、人才和工程經驗仍是影響行業的重要資產。Optane 業務在 2021 年貢獻約 3.9 億美元營收（來源：英特爾 2021 年 10-K 年報，非易失性儲存解決方案事業群營收），隨後快速下降。
• 美光（Micron）：曾與英特爾共同開發 3D XPoint，Lehi 工廠在合作結束後歸美光所有。2021 年美光將該工廠出售給德州儀器（用於生產模擬晶片），徹底退出 3D XPoint 製造。美光當前在汽車和工業領域擁有 ePCM 相關專利儲備，但未公佈量產產品。
• 意法半導體（STMicroelectronics）：全球第一個將 28nm FD-SOI ePCM 嵌入汽車 MCU 的量產廠商。自 2022 年起，Stellar 系列進入主流 OEM 應用，ePCM 作為其平台差異化核心技術，直接拉動汽車非易失性儲存的製程微縮。
• 三星電子：在 2021 年後持續開展基於 PCM 的存內計算和選擇器材料研究，在 ISSCC、VLSI 等頂會上有多篇相關論文，2023 年展示了面向邊緣 AI 的 PCM 交叉陣列原型。同時，三星在 MRAM 等其他新型儲存器上也有多線版面配置。
• SK 海力士：同樣將 PCM 列為下一代儲存候選技術之一，圍繞相變材料、OTS 選擇器、交叉點整合等有持續的研究，但公開的產業化進展較少。

國內

• 兆易創新（GigaDevice）：是當前國內唯一公開實現 PCM 量產並商業化的企業。GD25WQ 系列產品銷售已覆蓋可穿戴、IoT 等領域。公司財報在公開資訊中未單獨拆分 PCM 相關營收，但研發投入和投資者交流顯示該產品線系重要差異化方向。
• 長江儲存（YMTC）：以 3D NAND 為主力，在新型儲存技術研發中有涉及 PCM，但無公開量產資訊。
• 科研機構：中國科學院微電子研究所、上海微系統與資訊技術研究所等長期從事相變材料、器件物理和嵌入式整合的研究，部分單元在實驗室或中試線上完成驗證，但距離規模商用仍有距離。

9. 市場規模

需要特別說明，在英特爾 Optane 業務關停後，PCM 的獨立公開市場預測資料變得更加稀疏。多數第三方機構將 PCM 納入更廣泛的“儲存級記憶體”或“新興非易失性儲存器”口徑進行統計，而其中 MRAM、FRAM、ReRAM 等也佔據不年增率重。

據市場研究機構 Mordor Intelligence 在 2024 年釋出的《儲存級記憶體市場——增長趨勢與預測（2024–2029）》報告，2024 年全球儲存級記憶體（SCM）市場規模估計約為 15.1 億美元，預計到 2029 年將增長至約 39.0 億美元，複合年增長率約 20.8%（來源：Mordor Intelligence，2024）。該統計口徑包含了基於 PCM、MRAM、ReRAM 等的各類 SCM 產品，未能單獨拆分 PCM 細分類別。

另據 Yole Intelligence（現屬 Yole Group）在 2022 年釋出的《新興非易失性儲存器》報告，2021 年全球新興非易失性儲存器市場約 12 億美元，預計 2027 年增長至約 76 億美元（來源：Yole Intelligence，2022）。Yole 當時指出 PCM 主要集中在傲騰產品和汽車 ePCM 兩個方向，但未公佈 PCM 單項營收。

結合意法半導體車用 MCU 放量和兆易創新 NOR 替代品滲透，可以合理推測，2023 年以後，PCM 正在經歷從“單一百億美金潛在市場”向“數億至十億美元級別嵌入選件市場”的結構性轉變。公開資料未見針對獨立 PCM 具體營收的權威共識資料。

10. 玩家對比

以下基於公開資訊，從技術路線、量產狀態、目標市場三個維度對比主要參與者。所有“量產情況”與“目標市場”均來源於公司官方新聞稿、產品頁或技術論文，未確認的已標註。

廠商/機構	技術路線	量產/進展情況	主要目標市場
英特爾	3D XPoint 雙層交叉點（DIMM/SSD）	2017 年量產，2022 年宣佈停產，2023 年完全退市	資料中心持久記憶體/快取（已終結）
美光	3D XPoint 製造（曾與英特爾合作）	2019 年停止聯合開發，2021 年出售工廠，無後續 PCM 量產揭露	無當前目標市場
意法半導體	28nm FD-SOI ePCM 嵌入式	2022 年起量產於 Stellar 車規 MCU	汽車域控/區域控制器、工業控制器
三星電子	PCM 交叉陣列存內計算/未來儲存	研究論文與原型晶片，未量產	未來 AI 推論加速、高密度持久記憶體
SK 海力士	PCM 器件與選擇器研究	研究階段，無公開量產計劃	前景儲存技術儲備
兆易創新	相容 NOR Flash 介面的 PCM 產品	GD25WQ 系列已量產並向客戶出貨（2020 年後）	可穿戴裝置、IoT、電池供電應用
中科院微電子所/上海微系統所等	新材料、新器件、嵌入式整合	實驗室/中試，部分成果與國內企業合作驗證	技術研發、國產替代方案儲備

可以看到，PCM 領域的玩家出現了明顯的分化：一邊是曾投入巨資衝擊記憶體線上負載的巨頭們開始收縮或轉向研究，另一邊是嵌入式方案在專用市場中穩步商業化。全球範圍內，目前真正可持續的 PCM 量產來自嵌入式和小容量方向。

11. 風險

• 成本與工藝風險：GST 合金所需的高純金屬靶材單價高，加上專用刻蝕、沉積步驟和後道退火，使得大容量 PCM 晶片的成本遠高於同容量的 MLC NAND，甚至高於部分 DRAM。英特爾 Optane 退出的根本原因之一，正是無法以有競爭力的價格擴大市場規模。嵌入式 PCM 通過低容量、簡化的後段工藝降低了絕對成本，但仍然高於 eFlash 等成熟方案。
• 效能瓶頸：儘管延遲遠優於 NAND，但 PCM 的讀寫速度與主流 DRAM 仍存在數倍差距，在 LLM 推論、高頻交易等頻寬和延遲敏感場景中不具優勢。而且寫入時的峰值電流和相變時間限制了其向真正記憶體級靠攏的可能。
• 可靠性挑戰：非晶態電阻隨時間的漂移會造成資料讀取視窗變窄，在 MLC 中特別嚴重。此外，迴圈寫入過程中可能發生元素偏析、空洞形成等失效，需要額外糾錯和耗損均衡演算法。
• 替代競爭：當前 AI/高效能運算領域的主流大規模記憶體方案是 HBM 和基於 CXL 的 DRAM 擴充套件。HBM 在頻寬上遙遙領先，CXL 則可以用 DRAM 實現可組合記憶體池