内存大战升级！AI将如何颠覆存储行业？

2024 年 3 月，中信建投发布研究报告指出，HBM 已成为 AI 算力体系中的关键内存瓶颈。彼时，这一判断更多被视为技术趋势的延伸，而不是产业格局的拐点。

但进入 2026 年，存储行业给出了远超预期的反馈。

美光 CEO 在年初明确表示，2026 年的 HBM 产能已被全部锁定，行业正面临结构性短缺。当前产能只能覆盖核心客户约一半至三分之二的需求，公司正在与客户谈判一种更长期、约束更强的供货协议。这种做法在存储行业并不常见，某种程度上意味着行业运行规则正在发生变化。

长期以来，存储芯片被视为典型的周期品，价格波动接近大宗商品逻辑：供给扩张、价格下行、减产出清，周而复始。但 AI 正在改变这一循环。

HBM：从“性能配件”到系统核心

如果将 GPU 比作发动机，那么内存带宽就是传动系统。算力再强，如果数据无法快速流动，性能同样会被严重限制。

随着大模型参数规模持续放大，传统 DRAM 架构已难以满足需求。HBM 通过 3D 堆叠和超宽总线，将内存带宽提升到 TB/s 级别，成为高性能计算不可替代的方案。

当前 HBM3E 带宽已突破 1TB/s，下一代 HBM4 将进一步提升容量和带宽。这一演进并非技术炫技，而是被模型规模和推理复杂度“倒逼”出来的结果。

一个直观的变化是，显存需求的增长速度，正在明显快于算力本身。模型不仅需要存储权重，还要在推理过程中不断扩展运行时内存，这使得 HBM 从“高端配置”逐渐变为“系统瓶颈”。

需求侧的变化，比技术本身更剧烈

相比技术进步，更深层的变化来自需求结构。

传统数据中心主要存储的是访问频率较低的“冷数据”，对延迟并不敏感。而 AI 场景下，存储的是需要被高频调用的“热模型”。等待时间不再只是性能损失，而会直接转化为算力浪费和商业效率下降。

这直接改变了云厂商的决策逻辑。为了确保算力持续可用，头部云服务商开始通过长期协议提前锁定高端存储产能，将原本零散、周期性的采购，转化为持续性的刚性需求。

存储不再是可随意替换的标准件，而逐渐演变为系统级资源。

供给端：寡头结构下的产能约束

与需求快速扩张形成对比的是，供给端的弹性极其有限。

DRAM 行业经过多年整合，已高度集中于三星、SK 海力士和美光三家。HBM 作为 DRAM 中技术门槛最高的分支，其进入壁垒更高：

• 工艺复杂，良率爬坡缓慢
• 单条产线投资规模巨大
• 建设周期长，无法快速扩产

从设备采购到稳定量产，HBM 产线通常需要 18–24 个月。这种长周期使得供给端很难对短期需求变化做出快速反应。

因此，在 AI 需求集中释放的背景下，产能紧张并非偶发事件，而是结构性结果。

存储行业，正在出现“分层定价”

这一轮变化并未彻底消除存储行业的周期性，但正在显著拉开不同赛道的差距。

• 高端存储（HBM）具备强定制性和客户绑定，价格和毛利更具韧性
• 传统 DRAM 和 NAND 仍然受整体周期影响

这意味着，行业正在从“统一周期”走向“结构性分化”。资本市场对存储企业的估值，也开始区分其在高端存储中的技术地位和客户关系，而不再只看库存和价格波动。

AI 时代，存储的角色已经改变

这场由 AI 引发的存储变革，本质上是算力体系重心的迁移。

过去，性能瓶颈主要集中在处理器；而现在，内存的带宽、容量和功耗，正在成为限制系统效率的关键因素。内存从成本项，逐渐转变为战略资源。

短期来看，供需紧张仍将持续；长期来看，技术演进和产能扩张终会缓解压力。但可以确定的是，存储行业已经不再回到过去那种单一的周期运行模式。

在 AI 驱动的计算体系中，谁掌握内存，谁就掌握了效率的上限。