湖南
核心摘要
本轮存储成本上行，根源在于上游AI基建投入加速向端侧传导。需求侧，高内存、大存储已成刚性需求，12GB RAM在2024至2025年间从29%跃升至53%，配置换代在涨价之前提前完成且不可逆转；供给侧，产能持续向AI服务器集中，消费级BoM成本压力持续抬升。
厂商的应对并非简单涨价，而是以小幅提价叠加版本梯度重构，将成本压力结构化消化。但此举并无通解——品牌溢价、规模性价比、渠道主导型厂商因能力边界各异，策略路径本质不同，错配的代价将直接体现在份额与利润的双重承压上。
短期来看，成本上行压缩利润空间；中长期来看，它同步抬高了端侧AI的硬件基线。能否把握这一窗口期，将成本压力转化为端侧AI体验与场景竞争力，是决定厂商下一阶段竞争位置的核心议题。
01
手机厂商正面临近年来最难的配置定价决策
存储成本与需求刚性的博弈
随着生成式 AI 与高负载应用普及，高内存、大存储已从体验升级项转变为不可逆的刚性需求。与此同时，存储芯片产能向 AI 服务器等高利润领域集中，消费级存储供给趋紧、成本上行，推动其在手机 BoM 中的占比持续抬升。
相较海外市场，中国市场品牌与渠道粘性更强，一旦份额下滑，回补难度显著更高。即便部分厂商已下调全年出货预期，份额竞争却并未降温。近期小米推出的 10 亿存储补贴，正是这一竞争取向的体现。
在需求刚性与供给收缩叠加之下，厂商对存储配置与定价策略的选择，正成为影响整机竞争力的关键变量。
02
存储主流配置换代完成，需求刚性确立
12GB成主流，低配加速退场
在整体售价保持稳定的前提下，用户配置选择已提前完成结构性升级。根据 Sandalwood 中国电商数据，2024 至 2025 年间，12GB RAM 组合销量占比由 29% 提升至 53%，正式取代 8GB 成为市场主流。
与此同时，8GB RAM 占比由三成以上下降至两成，低内存、小存储配置正在加速退场；16GB RAM 占比稳定在约 13% 左右，显示重度用户对更高配置的需求具有持续性。
分价格段看:
0–2000元价位：12GB RAM组合成为主导（合计份额从29%提升至43%）；8GB RAM组合占比持续下滑（合计份额从48%下滑至39%）。
2000–4000元价位：12GB RAM组合合计份额高达68%；其中12GB+512GB 增长最为明显，由8%增长至27%；8GB RAM组合几乎退出此区间。
4000元以上价位：近两季度高存储配置快速渗透，12GB 和16GB RAM组合合计份额由30%提升至72%；低内存、小存储配置持续下降。
03
成本上行并未外溢为大幅涨价：版本梯度成为缓冲器
200-400元调价+高配主销
从2025年四季度新品价位与配置策略的对应关系来看，厂商在不同价位段已形成清晰分层。
中低端机型：REDMI K90、荣耀 500，在小幅约 200 元调价基础上，引入 16GB+512GB 甚至 16GB+1TB；
中高端机型：vivo X300、OPPO Find X9、iQOO 15、一加 15 等，普遍新增 16GB+1TB 组合，并通过 200–400 元调价将高配版本推至主销位置；
而在高端机型中：小米 17 Ultra、vivo X300 Pro、华为 Mate 80 等维持原有配置结构并整体上移价格带；OPPO Find X9 Pro、华为 Mate 80 Pro 则进一步抬高配置上限，通过新增 16GB+1TB 和价格上调300元来承接存储成本上行。
整体来看，存储成本变化并未被简单转化为价格传导，而是通过分价位、分配置的策略性调整所消化。
04
存储涨价没有通解：厂商只能在自身能力边界内寻找最优策略
品牌溢价/性价比/渠道主导
进一步看存储涨价背景下，不存在统一解法，厂商只有匹配自身能力边界的最优策略：
品牌溢价型厂商：拥有更完整定价权，更适合采取“价格传导型策略”，通过抬升起售价、压缩低配 SKU，直接将成本内化为终端价格，以维持毛利率与产品结构稳定，但需承受销量弹性与用户分层收缩；
规模与性价比型厂商：价格锚点高度刚性，更依赖“版本价差型策略”，通过重构配置梯度，放大高存储版本的相对性价比，引导需求在内部结构中迁移，以配置升级替代显性涨价，并通过规模摊薄风险；
渠道主导型厂商：受制于渠道利润分配与价格稳定性约束，更倾向于“结构替代 + 节奏缓冲型策略”，一方面通过非存储配置取舍与规格微调对冲部分成本压力，另一方面通过控制升级节奏，将成本变化分散到多个产品周期中消化。
05
能否把握端侧AI周期，决定厂商下一阶段的竞争位置
成本压力转化为体验竞争力
从整体产业周期看，本轮存储涨价源于上游 AI 基建与算力投入加速，并正向端侧传导，推动手机、PC 的 AI 化升级以及智能眼镜、耳机等新形态 AI 终端发展。
短期内，这一变化将压缩硬件利润空间，但中长期看，它抬高了端侧对算力与存储的结构性需求，反而有利于加快端侧AI应用的发展。对厂商而言，关键不在于成本上行本身，而在于能否把握端侧 AI 窗口期，将压力转化为体验升级与场景落地，从而在下一阶段竞争中取得主动权。
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