XM外汇官网跟单资讯:AI正制造一场“芯片通胀”!“特权买家”锁定产能,“弱势买家”抢剩的,最终买单的是所有人
AI抢走的不只是GPU,还有越来越多的DRAM、HBM和NAND,存储芯片正在从便宜的标准件变成被优先分配的稀缺资源。
6月2日,据追风交易台消息,摩根士丹利全球科技团队在研报中把这一轮存储涨价称为“chipflation”,即“芯片通胀”。它讲的不是单一芯片短缺,而是AI把DRAM、HBM、NAND、企业级SSD等存储资源重新定价。
分析师Dylan Liu等写道:“激增的内存价格和供应稀缺,正成为跨行业风险,因为AI正在重新定价数字经济中的关键投入。”
这句话的关键不在“AI服务器变贵”,而在于存储芯片正在从一个长期降价的零部件,变成云厂商、PC、手机、汽车、工业设备共同争夺的瓶颈。
这场变化有两个后果。第一,定价方式变了。大客户用长期协议、预付款和战略承诺锁定产能,市场不再只是按现货价格出清。
第二,分配顺序变了。AI、云和服务器优先拿货,传统消费电子、工业和汽车客户只能面对更高价格、更长交期和更弱议价权。
“断供”在这里不是简单的无货可买,更准确地说是配给不足。弱势买家可能仍能买到一部分货,但价格更高、规格更低、发布时间更晚。最终成本不只留在科技公司账上,会通过硬件价格、云服务账单、企业IT预算和利润率扩散出去。
这不是普通半导体上行周期,AI把存储变成配给品
过去几十年,存储芯片的基本叙事是扩产降价。
1957年至2020年,DRAM每GB价格大约每5年下降一个数量级。2010年以后,摩尔定律继续推动价格下行,只是速度变慢。AI基础设施扩张后,这条线突然拐头。
过去一年,存储价格涨超6倍。这不是一个库存周期里常见的温和涨价,而是需求端突然放大,供给端又无法快速响应。
原因很简单:晶圆厂不是拧开水龙头。
新建存储产能要经历厂房建设、设备安装、工艺认证、客户验证、良率爬坡,还要决定产能到底分给HBM、服务器DRAM,还是普通PC和手机DRAM。研究中的时间线显示,从产能到真正可用供给,大约是两年量级的过程。
AI买家的需求却是现在就要。
超大规模云厂商的资本开支还在上调。测算显示,2027年 hyperscaler 资本开支可能超过1万亿美元;自2024年以来,累计投入约2万亿美元。2026年云资本开支一致预期增速也从此前的64%上调到75%。
“特权买家”先锁货,传统买家只能抢剩下的
存储芯片曾经更像大宗商品:价格随周期波动,买家可以在低谷补库存,高点减少采购。
这一轮不一样。AI基础设施的建设计划直接绑定存储供给,云厂商不只担心价格,更担心拿不到货。
所以,长期协议正在变成核心工具。
三星讨论把季度和年度合同转向3到5年协议;SK海力士提到客户对中长期供给承诺的需求增加;美光宣布了5年战略客户协议;SanDisk提到由明确财务保证支持的多年合作;KIOXIA表示与 hyperscale 客户的长期供给协议延伸至FY28-29。
这就形成两层市场。
第一层是AI和云买家。它们规模大、路线图清晰、愿意预付,也能承诺长期订单。
第二层是没有长期协议的买家。它们面对的是被AI客户拿走之后的剩余供给池。这个池子更小,也更贵。
供应商也有动力这么做。HBM、服务器DRAM、企业级SSD利润率更高,客户更稳定。相比之下,普通PC、手机、消费电子的需求弹性更大,价格涨太多就会卖不动。
HBM是AI的刚需,也是传统DRAM被挤出的原因
HBM是高带宽内存,堆叠在AI加速器旁边,为大模型训练和推理提供高速数据通道。没有HBM,AI芯片算力很难充分释放。
但HBM不是“额外多做一点DRAM”这么简单。
它占用先进DRAM晶圆产能,还需要3D堆叠、TSV、先进封装、测试和客户认证。每单位HBM产出消耗的有效晶圆资源,远高于普通DRAM。
模型显示,HBM相对传统DRAM的晶圆产出惩罚,从2021-2024年的约3.0倍,升至2028年的约4.3倍。换句话说,同样的先进晶圆产能,如果拿去做HBM,普通DRAM可用量会被明显压缩。
AI系统里的HBM用量也在急速上升。
从芯片层面看,A100 GPU每颗约40GB HBM,Rubin GPU提高到288GB,约7.2倍。
从系统层面看,8-GPU A100服务器大约320GB HBM,而Rubin NVL72机架级系统达到20.7TB,约65倍。
从集群层面看,2020年约256颗A100 GPU的训练集群约10TB HBM;2026年前沿集群可能超过20万颗GPU,约18PB HBM,约1800倍。
结果是,HBM在先进DRAM晶圆中的占比从2023年的约6%,升至2028年的约34%。这部分产能一旦被AI锁走,PC、手机和普通服务器可分到的传统DRAM就会减少。
PC和手机拿不到足够内存:2027年或有5800万台PC和1.3亿部手机造不出来
2027年的存储供给测算最直观。
总DRAM+HBM供给为573,503百万Gb。假设服务器拿走70%,非服务器应用拿到30%。
在非服务器供给里,PC分到17%,智能手机分到58%。
这样算下来,PC可获得供给约29,249百万Gb,而需求约34,386百万Gb,缺口5,138百万Gb,约15%。折算成设备,是约5800万台PC,相当于摩根士丹利PC出货预测388百万台的15%。
智能手机更大。可获得供给约99,790百万Gb,需求约113,125百万Gb,缺口13,335百万Gb,约12%。折算成设备,是约1.34亿部手机,相当于智能手机预测出货1,137百万部的12%。
这不是绝对意义上的“没法生产”。
厂商有一个办法:降规格。
PC如果把每台内存含量从89Gb降到77Gb,缺口可从15%收窄到2%。智能手机如果把每部内存含量从99Gb降到90Gb,缺口也可收窄到2%。
但代价很清楚:消费者买到的设备内存更少,产品升级放慢。市场最终通过两种方式出清——要么少卖设备,要么每台设备少用内存。更可能是两者都有。
成本不会停在供应链里,硬件价格和毛利率先受冲击
存储成本在不同硬件里的占比差异很大。
测算中,存储占部分科技硬件BOM的比例从5%到70%不等。高端服务器、全闪存储阵列、传统服务器、PC对DRAM和NAND更敏感;打印机、部分网络设备相对较低。
问题是,总量已经足够大。
过去3个月,2026年全球存储市场收入预期从5200亿美元上调到8900亿美元,增幅71%。相较2025年约2200亿美元市场规模,2026年存储收入预计同比增加约6000亿美元。
这6000亿美元会落到买家账上,形式可能是资本开支,也可能是销售成本。
分行业看,增量存储成本负担最大的是服务器,约2460亿美元;其次是智能手机1750亿美元、PC 1320亿美元、外部存储130亿美元。
如果硬件厂商要保持毛利率不变,测算中的“同配置”涨价幅度会非常高:智能手机约34%,PC约67%,服务器约83%,存储阵列约114%。
这不等于终端价格一定这样涨。现实中,厂商可能涨一部分价、压一部分利润、砍一部分规格、推迟一部分产品。
但压力已经出现在企业口径里。Fractal Gaming Group称,AI和数据中心投资把产能从终端消费市场转走,推高DRAM和NAND价格,“内存现在占整机成本的比例大得多,有时甚至超过CPU”。
CPI数字可能不大,但PPI、云账单和IT预算更敏感
从宏观数据看,最先反映压力的是PPI,而不是CPI。
美国PPI中“电子组件和附件”分项同比升至27.6%。这说明上游输入成本已经大幅上涨。
但CPI里的传导更弱。原因是存储敏感商品在CPI篮子里的权重不高,消费电子价格还有质量调整,终端厂商也可能先压利润。
测算显示,PC和智能手机对美国整体CPI的影响约0.08个百分点;把电视、家电、游戏机等也算上,总体影响约0.10个百分点。
所以,单看CPI可能低估问题。
真正敏感的地方在企业利润率、云服务账单、资本开支预算和技术部署节奏。企业使用AWS、Azure、GCP时,不会在账单上看到“内存涨价”四个字,但云厂商采购AI服务器和存储的成本,最终可能通过价格、折扣、实例类型或预算约束传递下去。
而“最终买单的可能是所有人”。不是每个消费者直接买DRAM,而是越来越多经济活动建立在存储芯片之上。
政策可以缓解,但很难解决近端短缺
政策工具并不少:补贴、税收抵免、采购担保、加速许可、设备准入协调、战略库存。
问题是,这些工具都不快。
新晶圆厂、先进封装、测试产能和合格劳动力都需要时间。即便政策支持立刻到位,也难在短期内压低价格。
美国政策的重点也未必是“降价”。框架中的判断是,HBM和先进DRAM越来越被视为AI战略资源,政策更可能聚焦供应链韧性、可信产能和地缘风险,而不是放松限制来换取短期低价。
关键约束仍是先进设备可获得性,尤其是EUV出口限制。HBM方面,模型仍把全球供给集中在三星、SK海力士和美光三家,并未把中国HBM作为短期全球缓解来源。
市场映射很清楚:上游拿定价权,下游承受毛利压力
这轮“芯片通胀”最直接的市场含义,是利润池向上游集中。
DRAM供应商包括三星、SK海力士、美光;NAND相关公司包括SanDisk、KIOXIA;HDD包括希捷、西部数据;设备链条包括ASML、应用材料、KLA等。它们更靠近供给瓶颈,价格、利润率和订单可见度更强。
压力端在下游。
消费电子、PC、低端手机、小型硬件OEM、嵌入式设备、教育类低成本设备,议价权更弱,需求也更容易被价格打掉。高端服务器和云基础设施虽然存储成本高,但需求更刚性,也更容易通过资本化或价格机制消化。
年初以来的市场表现已经反映了这种分化:全球消费电子股票平均下跌约1%,而存储制造商上涨近300%,EPS预期年内上修333%。
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