發布日期: 2026年01月19日
記憶體製造商美光近期宣布旗下消費品牌Crucial將逐步退出市場，集中資源服務AI服務器需求，這一訊號迅速在科技業激起層層漣漪。消費級固態硬盤和記憶體模組價格在過去六個月已經上漲了30%-50%，部分高階產品甚至出現供應不穩定。
原本預期內的，記憶體市場歷經短暫供需失衡後價格將伴隨產能恢復而回歸常態的設想失控，進入2026年，記憶體與SSD的價格非但沒有回落，反而開啟了新一輪上漲。
(一)AI技術需求爆發
記憶體短缺的核心驅動力來自AI服務器對高性能記憶體的龐大需求。現代AI模型，特別是大語言模型，對記憶體容量和頻寬的要求遠超過傳統計算任務。
以GPT為例，其參數規模已達兆級，訓練這類模型需要數百甚至數千GB的高頻寬記憶體。推理階段同樣需求龐大，每次使用者查詢都需要將整個模型參數載入記憶體。
AI模型每升級一代，對記憶體的需求幾乎呈指數級增長。 NVIDIA、Google、Meta、亞馬遜和微軟等科技巨頭正在展開一場AI競賽，他們直接向記憶體廠商要求產能，甚至願意加價購買。
另外，AI運算需要同時快速存取大量數據，這催生了HBM等新型記憶體的爆發式需求。與傳統DRAM相比，HBM透過3D堆疊和矽通孔技術實現了更高頻寬，但也大幅提高了製造複雜度和成本。
(二)上游產能集中策略保守，供給結構失衡
全球記憶體製造商面對突如其來的需求暴增，採取了保守的產能調度策略。生產高技術門檻的HBM記憶體和DDR5記憶體的廠商主要是三星、海力士和美光這三大寡頭。
擴建設備增加產線是耗時1-2年的大型工程，風險較高。製造商更傾向於將現有產線和人力資源轉移至利潤更高的服務器記憶體生產，這直接擠壓了消費級產品線的供應。
雖然消費級記憶體目前並未真正缺貨，但上游減產與議價權轉移已引發連鎖反應。銷售通路出現恐慌性備貨，消費者形成價格上漲預期，多重因素疊加導致價格失控。
(三)資本投入與技術升級的時間差
建造新的記憶體晶圓廠需要巨額投資和至少兩年建設週期，而AI技術發展速度遠超傳統產能擴張節奏。三星、SK海力士和美光三大巨頭雖已宣布增加HBM產能，但短期內難以填補需求缺口。
此外，記憶體技術正處於代際轉型期，從DDR4到DDR5，從HBM2E到HBM3，每一次升級都需要重新調整生產流程，又進一步限制了產能的快速釋放。
根據產業分析，當前記憶體產能緊張的狀況可能會持續數年之久，預計將延續到2027年甚至2028年。美光副總裁Christopher Moore更是明確表示，這波記憶體供需失衡在2028年之前恐怕難以出現明顯改善。
這項預測是基於AI發展的當前軌跡和記憶體產業的產能建設週期。 AI從概念驗證階段進入大規模商用部署，這個過程需要持續的基礎設施投資。 AI軟體服務已經開始兌現收入，用戶基數不斷擴大，這意味著需求具備真實的經濟基礎，而非純粹的資本炒作。
記憶體製造商戰略重心已經發生根本轉變。他們從過去的拼市佔、打價格戰轉向以高利潤的服務器領域優先。
另外加上前文所述，記憶體製造商的投資決策週期與AI技術發展週期形成了時間錯配。建造新的記憶體產線需要至少18-24個月，而AI技術的迭代速度遠快於此。
這也意味著即使製造商現在開始擴大產能，新產能上線時可能仍無法滿足屆時AI發展所帶來的需求成長。這種動態失衡可能使短缺狀況延長。
多家投行的研究報告也支持這項判斷。摩根士丹利發布研發指出，受人工智慧浪潮推動，記憶體產業已正式開啟新的"超級週期"，該週期始於2025年4月的產業低谷，預計將持續至2027年。
瑞銀預計DRAM短缺將持續至2027年第一季，NAND晶片短缺將持續至2026年第三季。更具代表性的是，超大規模用戶DDR的預付款/預訂單已延展至2027年甚至2028年，儘管數量已確定，但價格尚未完全鎖定，從而保持了潛在的上升空間。
記憶體短缺趨勢來勢洶洶，很多人開始擔憂會不會造成和10年前的「網路泡沫」一樣的後果。雖然兩者都伴隨著資本狂熱和價格波動，但它們的基礎邏輯和市場結構截然不同。
目前的AI熱潮主要由具有穩定獲利模式和強大現金流的大型科技公司主導。這些公司投資電力、晶片、資料中心等實體資產，而非純粹的虛擬概念。
與網路泡沫時期不同，如今每一個投入AI的美元都在購買實際的運算能力和基礎設施，這些資產即使在新興技術發展不如預期時，仍具有實用價值和轉售價值。
而AI技術已經進入大規模商用階段，並開始產生實際收入。 ChatGPT、Gemini等AI應用程式已進入日常生活，幫助使用者進行簡報製作、資料整理等工作。這種實際應用為技術投資提供了可持續的商業基礎。
另外，我們需要清楚，記憶體短缺反映了實體經濟對數位基礎設施的真正需求，而非純粹的金融投機。 AI服務器需要的是物理存在的記憶體晶片，這種需求直接傳導至半導體製造產業鏈。
當記憶體製造商將產能轉向HBM和DDR5時，他們是在回應真實的技術需求變化，而非市場預期的盲目跟隨。與網路泡沫時期無數小型科技公司各自為戰不同，記憶體市場的寡頭結構其實可能起到穩定器作用。
這些公司具有更強的市場洞察力和風險管理能力，他們的產能決策是基於長期策略而非短期市場情緒。這種市場結構可能防止產能的過度擴張和隨後的劇烈調整。
AI發展距離通用人工智能還有相當距離，這意味著技術進化路徑仍有多種可能性。目前的記憶體需求成長是基於現有的大語言模型架構，未來可能出現更有效率的技術路徑，從而改變對記憶體的需求模式。
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