AI巨頭們不計成本地囤貨，讓存儲行業(yè)迎來了一輪超級周期，也攪亂了手機(jī)廠商們的“雙11”。
“內(nèi)存一天一個價”，一位華強(qiáng)北經(jīng)銷商說。短短兩個月，固態(tài)硬盤報價在線上線下，普遍翻了一倍。內(nèi)存條價格同樣瘋漲，以16G的三星DDR4為例，9月售價還是200元，現(xiàn)在已經(jīng)漲到了400元——去年同款價格僅為100多元。
服務(wù)器廠商中科曙光一位員工對《中國企業(yè)家》表示，DDR4或者DDR5的顯存價格基本上是“Double（翻倍），硬盤也是”。價格上漲過快，讓上游廠商選擇停產(chǎn)，并停止對外報價。“原先簽完合同可能是10萬元一單，現(xiàn)在交不出去了，交一臺賠一臺。”
調(diào)研機(jī)構(gòu)TrendForce的數(shù)據(jù)顯示，今年第三季度，廣泛應(yīng)用于服務(wù)器、智能手機(jī)和個人電腦的DRAM（動態(tài)隨機(jī)存儲器）芯片價格，同比上漲了171.8%。到了10月，三星電子率先暫停DDR5 DRAM合約報價，SK海力士、美光等原廠隨即跟進(jìn)。11月，有消息稱，NAND（閃存）的主要廠商閃迪將合同價上調(diào)了50%，這讓一些下游廠商停止了報價。
漲勢快過黃金，有人趁機(jī)把內(nèi)存“玩”成了理財產(chǎn)品。一位AI創(chuàng)業(yè)者表示，他們10月嘗試自己組裝服務(wù)器，測試Token的輸出效率，為此花了3萬多元，買了20多條顯存卡。但到了11月，“現(xiàn)在光把顯存賣了，賺回來的錢就可以再裝一臺服務(wù)器”。
最受影響的，則是手機(jī)、PC等終端廠商們。“雙11”本是銷售旺季，今年小米的新款手機(jī)K90系列，12GB+512GB版本比12GB+256GB貴了600元，上一代的價差是400元。這也引發(fā)了一些用戶的不滿。
10月24日，雷軍在微博上發(fā)文：K90系列12GB+512GB版，首銷月降價300元，僅售2899元。“內(nèi)存漲價實在太多，希望大家能理解我們這份誠意。”
此次存儲漲價潮主要由云服務(wù)供應(yīng)商的大批量采購所推動。
近日，摩根士丹利在報告中指出：當(dāng)下的內(nèi)存買家，已不再是對價格敏感的傳統(tǒng)用戶，而是正在展開算力軍備競賽的AI數(shù)據(jù)中心與云計算巨頭。獲取存儲是戰(zhàn)略必需品，“這類用戶不講價”。
AI算力，推高需求
千芯科技董事長陳巍告訴《中國企業(yè)家》：大模型的參數(shù)存儲和數(shù)據(jù)集存儲，直接引發(fā)了存儲芯片的價格波動。一些存儲器（例如下代HBM、HBF）的產(chǎn)線準(zhǔn)備，也導(dǎo)致現(xiàn)有存儲器的產(chǎn)能不足。
HBM（高帶寬內(nèi)存）是頭部GPU廠商算力集群的核心部件之一，它擁有高帶寬和低延遲的特性，可以連接GPU以及CPU，實現(xiàn)高效互聯(lián)，這也是AI服務(wù)器與傳統(tǒng)服務(wù)器的最大不同。
據(jù)雷峰網(wǎng)消息，相比傳統(tǒng)服務(wù)器，AI服務(wù)器對存儲的需求呈指數(shù)級增長——單臺AI服務(wù)器的DRAM用量約為傳統(tǒng)服務(wù)器的8倍，NAND用量約為3倍；生產(chǎn)同等容量的HBM所需的晶圓消耗量是標(biāo)準(zhǔn)DRAM的3倍以上，這意味著相同產(chǎn)能下可交付的HBM存儲芯片更少，而AI服務(wù)器是HBM市場的主導(dǎo)力量。
三星等核心廠商，正在借這輪周期，努力贏得下一代HBM的競爭主動權(quán)，以應(yīng)對頭部GPU廠商的需求。據(jù)瑞銀調(diào)研，2025年底HBM產(chǎn)能已占全球DRAM總產(chǎn)能的20%，2026年底將升至25%。
陳巍補(bǔ)充道，大模型的主力模型參數(shù)規(guī)模越來越大。“之前用7-8B模型比較多，但最近，30B或者更大參數(shù)規(guī)模的模型開始流行。模型參數(shù)規(guī)模越大，意味著存儲的需求就越大，因為要實現(xiàn)本地部署以及微調(diào)適用。”
推理模型的流行以及能力的提升也帶動了企業(yè)落地AI應(yīng)用。除了調(diào)用API以及云端部署之外，中國大中型企業(yè)更傾向于本地部署，這也間接帶動了AI服務(wù)器需求的上漲。
科技大公司對AI數(shù)據(jù)中心的堅決投入，更是存儲價格的核心助推者。數(shù)據(jù)中心除了網(wǎng)絡(luò)、GPU算力之外，必須布局存儲單元。據(jù)某互聯(lián)網(wǎng)大廠測算，數(shù)據(jù)存儲約占大模型訓(xùn)練整體工程量的20～30%。
目前，各大科技公司正在推動AI數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，未來3年，阿里便計劃在云計算和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施上投資超過3800億元人民幣，這一金額超過了其過去10年在該領(lǐng)域的總投入。
OpenAI近期更連續(xù)和微軟、甲骨文、英偉達(dá)、AMD等達(dá)成算力合作協(xié)議：英偉達(dá)將向OpenAI投資最高1000億美元。作為交換，OpenAI承諾將花費高達(dá)3500億美元采購10GW的英偉達(dá)芯片。今年10月底，OpenAI與微軟簽約，承諾購買額外2500億美元的Azure服務(wù)，而微軟將不再擁有成為OpenAI算力提供商的優(yōu)先選擇權(quán)。
終端產(chǎn)品受拖累，漲價潮還要多久？
瘋狂的AI基建之下，客戶需求已遠(yuǎn)超內(nèi)存廠商產(chǎn)能。不少廠商表示：明年甚至2027年的訂單，已被提前鎖定，這也引發(fā)了貿(mào)易商的惜售觀望，緊缺情緒被進(jìn)一步放大。
近日，存儲模組廠商威剛科技董事長陳立白在出席活動時直言：威剛的DRAM內(nèi)存、NAND閃存、SSD固態(tài)硬盤、HDD機(jī)械硬盤四大類別的存儲產(chǎn)品同時缺貨漲價，“這在我30多年職業(yè)生涯里前所未見，這種情況令人頭疼，我們的采購主管都睡不好覺。”10月起，威剛科技不得不啟動限售策略，優(yōu)先保障核心客戶供應(yīng)。
終端產(chǎn)品比如手機(jī)與PC，正在被動受到內(nèi)存供應(yīng)鏈波動的沖擊。近日，小米集團(tuán)合伙人、總裁盧偉冰在微博上表示，我們無法改變?nèi)蚬?yīng)鏈的走勢，存儲成本上漲也遠(yuǎn)高于預(yù)期，且會持續(xù)加劇。
存儲芯片的上一輪波動周期還要追溯至2023年第一季度。彼時，存儲單價一再下跌，三星電子營業(yè)利潤同比暴跌96%，創(chuàng)下了2009年以來的新低。為此，三星決定減產(chǎn)，控制出貨量，把存儲芯片產(chǎn)量削減到“有意義的水平”。
此后的一年時間里，內(nèi)存價格開始回暖。
據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)，從2023年第三季度到2024年第三季度，DRAM和NAND價格累計漲幅約為60%至70%，這讓小米等終端廠商毛利率受到了影響。據(jù)2024年全年財報，小米智能手機(jī)毛利率從2023年的14.6%減少至12.6%，財報提及，主要便是由于核心零部件價格上升所致。
新一輪瘋狂的內(nèi)存周期，已經(jīng)讓手機(jī)廠商vivo、OPPO等新款手機(jī)出現(xiàn)了不同程度漲價，vivo X300系列近期出現(xiàn)了100至300元的漲幅；OPPO Find X9系列漲了200至300元不等。
在PC端，一位消費者告訴《中國企業(yè)家》，10月他看上了一款臺式PC，但沒有下定決心買。到了雙11，價格已經(jīng)上漲了一兩千元。
iQOO產(chǎn)品副總裁羅鋒近期告訴媒體：屏幕和存儲的漲價，不但影響到新品在首發(fā)期的價格，也會影響到其全生命周期的銷售和備貨節(jié)奏，這是行業(yè)共性的問題，很難去把控價格趨勢。接下來，硬件廠商們的財報也不免將接受挑戰(zhàn)。
AI巨頭的算力之戰(zhàn)剛剛打響，此次存儲漲價又將持續(xù)多久？
一位行業(yè)人士告訴《中國企業(yè)家》：他會勸說客戶，能早買就早買，晚了更貴。另有人士持有不同看法：存儲上漲的周期關(guān)鍵在于產(chǎn)能，產(chǎn)能提升上來，價格就會趨于平穩(wěn)，除了三星、SK海力士等廠商，國產(chǎn)存儲廠商（長鑫存儲、長江存儲等）也在努力提升產(chǎn)能。
短期被殃及的廠商該如何應(yīng)對？vivo AI全球研究院院長周圍在接受《科創(chuàng)板日報》采訪時提到，手機(jī)端側(cè)AI化要滿足算力，內(nèi)存配置至少要達(dá)到8G以上。
為破解痛點，一方面，手機(jī)廠商不斷把模型做小。周圍說，今年vivo重點聚焦于3B模型上進(jìn)行多模態(tài)的實現(xiàn)和聚合。相較13B和7B模型，3B模型所占用的內(nèi)存更少，對高端機(jī)性能影響更小，vivo甚至還在探索部署更低功耗的1B模型。
另一方面，手機(jī)廠商和半導(dǎo)體廠商也在開發(fā)更大、更快的存儲芯片，甚至開發(fā)專用內(nèi)存功能區(qū)。2025年，谷歌發(fā)布的Pixel 10系列AI手機(jī)，其中標(biāo)準(zhǔn)版運行內(nèi)存12GB中，便有3.5GB專供AI功能使用。
大模型在容量精簡的同時，如何提升推理、改善算法，也是破解之道。特別是在GPU相對不足的背景下，這一方向更具意義。
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