内存涨价！AI税殃及低毛利电子产品

【亿邦原创】就算不使用AI、不依靠它赚钱，普通人也可能正在被收取一笔“AI税”。

最近一段时间，不少消费者发现身边的电子产品悄悄变贵了。手机新款起售价集体上浮，电脑装机成本上涨近千元，连部分智能汽车的提车周期也在变长，收紧了优惠政策。

涨价潮的源头，并非终端厂商刻意加价，而是上游存储芯片价格暴涨。这种由AI产业爆发引发的成本转嫁，可以形象比喻为“AI税”，而首当其冲承压的，正是利润微薄的中低端电子产品及相关厂商。

01 电子产品，正在集体涨价

当前电子产品市场的涨价趋势很明显，覆盖范围从日常消费电子延伸到了智能汽车领域。

电脑方面，联想、惠普、华硕等主流品牌都陆续调整了售价。5000元以上的机型，涨价幅度大概在500-1500元之间，部分顶配游戏本的价格甚至涨了超过5000元。对入门级电脑来说，硬盘和内存的成本占比能达到15%，高端游戏本大概20%，存储芯片涨价直接带动了整机价格上调。

智能手机市场的价格波动也很突出。内存半导体在智能手机物料成本中的占比已从此前的10%-15%飙升至20%以上，成为推动手机涨价的主要因素。

小米最新发布的小米17 Ultra，12GB+512GB版本的起售价比上一代高了500元，主要就是因为内存价格上涨。红米、iQOO、OPPO等品牌也跟着调整了中端和旗舰机型的价格，部分机型涨幅最高达到20%。

还有一些品牌因为扛不住成本压力，直接放弃了新品上市。1月10日，魅族回应粉丝时表示，受内存价格大幅上涨影响，魅族22 Air已经取消上市计划，这也是中小厂商面对成本压力的无奈选择。

智能汽车领域虽然没有直接官宣涨价，但隐性调整已经开始。蔚来创始人李斌提醒大家买车要趁早，坦言原材料和内存涨价是今年企业面临的主要成本压力。

雷军也在直播中透露，全车内存价格每个季度都在涨，上个季度涨幅接近50%，预计一季度还会再涨四五十个百分点。虽然内存成本在整车物料成本中的占比不到1%，但还是导致部分车型提车周期变长，厂商也悄悄收紧了优惠政策。

02 AI需求狂飙，存储芯片供需失衡

存储芯片价格暴涨的根源，是AI产业的爆发式增长。

存储行业的涨价苗头从2024年就已经出现，全球对AI服务器的需求大幅增加。高性能AI服务器要充分发挥算力芯片的作用，离不开DDR5、HBM等高规格存储芯片，这直接带动了存储芯片出货量激增。

全球存储市场几乎被美日韩大厂垄断，仅内存芯片领域，三星、SK海力士和美光三家的市场份额就超过九成。对这些厂商来说，AI服务器和大模型训练所需的存储芯片，不仅消耗量更大，利润空间也比普通消费级产品高得多。

在高利润的吸引下，这些行业巨头纷纷把产能转向AI专用存储，普通消费级和车规级存储芯片的供应随之减少，形成了AI抢占产能、消费级产品供应紧张的局面。

面对供需缺口，扩产看似是解决办法，但实际操作起来难度极大。存储芯片属于重资产行业，新建一座晶圆厂需要投入上百亿美元，扩产动辄一两年。投资回报周期长达五到八年，比养猪的周期还要久。

此外，存储厂商刚从2022到2023年的行业亏损周期中恢复过来，对大规模投资扩产普遍比较谨慎，担心再次出现产能过剩、价格暴跌的情况，这也让存储芯片的供需失衡问题难以在短期内得到缓解。

03 低毛利厂商承压，未来何去何从？

巨头调整产能后，下游行业的供给压力明显增大，其中低毛利电子产品厂商受到的冲击最大。

三星在2025年6月就停止接收DDR4的新订单，SK海力士把DDR4产能压缩到只剩20%，还计划在2026年4月全面停产，美光也在2025年第四季度彻底停止供应DDR4。下游厂商不仅很难买到货，就算能买到，价格也已经翻倍。

对靠走量薄利多销的低毛利厂商来说，这种冲击几乎难以承受。中低端手机厂商的平均利润率本不如高端，部分千元机甚至处于微利状态，内存成本占比飙升后，不少机型恐陷入卖一台亏一台的困境。

入门级电脑厂商的利润空间也很狭窄，存储涨价后，只能通过提高售价或者悄悄减配来消化成本，这不仅会流失价格敏感的用户，还会影响产品口碑。车企虽然内存成本占比不高，但叠加原材料涨价等多重压力，盈利空间被持续压缩，只能通过调整优惠政策、延长提车周期来应对。

面对 AI 税带来的持续冲击，低毛利厂商的生存空间不断被挤压，行业洗牌速度也在加快，中小厂商出局的概率大幅增加，而具备供应链优势和资金实力的头部厂商，能通过锁定长期采购订单、向上游布局、调整产品结构等方式抵御风险，市场资源进一步向头部集中。

在此背景下，低毛利厂商也开始寻找破局之路，不少企业加大了对国产存储芯片的采购比例，长江存储、长鑫存储等国产厂商的产品逐步进入中低端电子产品供应链，成为下游厂商缓解供应链压力的重要选择。

从长期发展来看，低毛利厂商若想摆脱被动局面，还需跳出单纯的价格竞争，通过提升产品附加值、优化供应链管理、调整产品结构向中高端转型，才能在 AI 产业发展的大背景下，摆脱被成本牵着走的困境，找到属于自己的生存之道。

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