一年半疯涨10倍！DRAM/NAND到底被谁“吸干”？

文章来源：jbpress.ismedia.jp 作者：汤之上隆

2026年7月22日

英国数据中心建设正在加速。英格兰米德尔斯堡近郊数据中心建设预定地，临时活动板房成排（资料照片，2026年3月27日，照片：路透/Aflo）

从 2025 年到 2026 年，只要是一直盯着半导体行业的人，都会开始看到一串让人怀疑自己眼睛的数字。全球半导体市场史上首次冲过年销售额 1 万亿美元，并逼近 2 万亿美元；其中 DRAM 与 NAND 这两大存储市场，更呈现出只能用“异常”来形容的急剧扩张。

DRAM 与 NAND 的现货价格在一年半左右里大约涨到约 10 倍，个人电脑、智能手机、游戏机等数码家电用存储“根本不够”的呼声从世界各地传来。

本文依据公开数据等，依次厘清两个问题：（1）为什么存储市场会如此异常地增长；（2）这种增长还能持续多久。

半导体市场的急剧扩张

图 1 以世界半导体贸易统计组织（WSTS）的数据及 2026 年春季预测为基础，绘制了 1990 年至 2027 年全球半导体市场规模的走势。1990 年市场约 500 亿美元，在个人电脑普及、互联网扩张、智能手机登场等浪潮中稳步成长，到 2020 年前后已达到约 4000 亿美元量级。在此之前，可以说是“顺理成章的增长”。

图 1　AI 热潮下急剧扩张的全球半导体市场（2026–27 年为预测值）

出处：依据 WSTS 数据及 WSTS 2026 年春季半导体预测，由笔者整理

局面彻底改变，是在 2022 年 11 月 30 日 OpenAI 公开 ChatGPT 之后。图 1 所示的市场规模，2024 年跳升至 6305 亿美元、2025 年达到 7956 亿美元，并预计 2026 年达到 1.5112 万亿美元，2027 年达到 1.9137 万亿美元——几乎是垂直拉起。

也就是说，短短两三年市场规模将膨胀到两倍以上。在过去三十余年半导体产业史上，记忆中还没有如此陡峭的爬升。2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布成为转折，市场斜率剧变，一目了然。

尤其是存储市场的扩张称得上“异常”

半导体市场整体急剧扩张是事实，但把构成拆开来看，扩张的主角就会清晰浮现。

图 2 把半导体按产品大类分成四块，画出市场走势：英特尔等做的处理器以及瑞萨等做的微控制器等 MOS 微处理器，以 DRAM、NAND 为主的 MOS 存储器，包含英伟达 GPU 与手机处理器等的逻辑器件，以及模拟器件。其中最刺眼的，是代表 MOS 存储器那条曲线的异样拉起。

图 2　含 DRAM 与 NAND 的存储器、含 GPU 的 Logic 高速增长（2026–27 年为预测值）

出处：依据 WSTS 数据及 WSTS 2026 年春季半导体预测，由笔者整理

MOS 存储器市场 2023 年曾跌至 923 亿美元，却预测将在 2027 年达到 1.0621 万亿美元，仅三年多就扩大到 10 倍以上。DRAM 与 NAND 合计突破 1 万亿美元大关，在半导体产业史上是前所未有的。

同一张图 2 里，含英伟达 GPU 的逻辑器件到 2027 年也将超过 5000 亿美元、达到 5228 亿美元，但存储的攀升势头更猛，这一点值得盯住。一提 AI 热潮，人们往往先被作为 AI 半导体主角的英伟达 GPU 吸引目光；若按金额看，真正最突出的特征，其实是存储的异常膨胀。

DRAM 市场与 NAND 市场双双异常扩张

那么存储内部，DRAM 与 NAND 各自如何演变？图 3 依据集邦咨询（TrendForce）数据，以季度为单位画出 2005 年至 2026 年第二季度（Q2）的全球 DRAM 与 NAND 市场。

图 3　DRAM 与 NAND 全球市场（2026 年第二季度为预测值）

出处：依据集邦咨询“Data Track”数据，由笔者整理

从图中可见，大约到 2022 年为止，两者都沿着所谓“硅周期”周期性地在繁荣与萧条之间往复。被称作存储泡沫的 2018 年前后的山峰、被称作疫情特需的 2021 年前后的山峰，以及随后的谷底——振幅都还落在以往景气循环的范围内。

可是 2025 年到 2026 年的拉起，与过去任何一座山都不在同一维度。从 2023 年第一季度到 2026 年第二季度，按季度计，DRAM 市场从 97 亿美元增至约 1450 亿美元，约为原来的 15 倍；NAND 市场从 87 亿美元增至约 810 亿美元，约为原来的 9.3 倍，都是陡然刺穿上去的增速。

ChatGPT 发布后两个市场一度触底，再从那里一下子跃升，已经无法再用传统的硅周期概念来解释。DRAM 与 NAND“双双”异常扩张，正是当前局面的重要特征。

原因在于 DRAM 与 NAND 现货价格的暴涨

市场按金额急剧扩张，背后理应有价格的急涨。图 4 给出 DRAM（DDR5 16Gb 2Gx8）与 NAND（1Tb TLC 晶圆）现货价格走势。2023 年到 2025 年上半年，DRAM 大致在 4～6 美元、NAND 在 2～3 美元一带相对平稳。进入 2025 年下半年，局面骤变。

图 4　DRAM（DDR5 16Gb 2Gx8）与 NAND（1Tb TLC 晶圆）现货价格暴涨

出处：依据集邦咨询数据，由笔者整理

DRAM 现货价格从 2023 年初约 4.7 美元涨到 46.0 美元，约 9.8 倍；NAND 晶圆价格从 2.4 美元涨到 25.0 美元，约 10.4 倍。短短一年半左右，两者都接近 10 倍，涨势极为猛烈。

各类存储的市场规模（金额）由“价格×数量”决定，因此这一轮价格暴涨，正是从金额上直接推高图 2、图 3 所见存储市场异常扩张的推手。

这里自然会问：为什么 DRAM 与 NAND 的价格会涨到这种程度？下面从需求侧与供给侧两方面梳理原因。

谷歌搜索也好，生成式 AI 推理也好，人的动作是一样的

要理解价格暴涨的根本原因，先看我们人类一侧的行为。图 5 把谷歌（Google）搜索与以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 提问对照起来。一边是“在谷歌上搜索的人”，一边是“向 ChatGPT 提问的人”。

图 5　谷歌一次搜索与 ChatGPT 一次提问

全球使用谷歌搜索的人超过 50 亿，使用生成式 AI 的人超过 10 亿；如箭头所示，人们的行为正逐渐从搜索转向生成式 AI。

关键在于：从人这一侧看，两种动作几乎没有区别。对着智能手机或电脑输入想知道的内容，再拿到答案——用户体验上，搜索与向生成式 AI 提问差不多是一回事。

也就是说，用户几乎完全意识不到：自己从“搜索”换到“向 AI 提问”后，背后究竟产生了多么巨大的负荷。这种“看起来一样、内里却差几个数量级”的落差，正是下文所说存储需求爆发的起点。

运算量上，生成式 AI 要大 1 万～100 万倍

表面一样，数据中心服务器内部发生的事却完全是另一个量级。图 6 按项目对比了一次谷歌搜索与一次 GPT-5 推理的计算内容（2024 年时点的估算）。这张表里，两者落差之大令人吃惊。

图 6　谷歌一次搜索与 ChatGPT-5 一次提问的计算对比（2024 年时点）

出处：笔者估算

尤其具有决定性的是浮点运算量（Floating-point Operations，FLOP）。一次谷歌搜索的运算量大约在 10 亿～100 亿 FLOP，而一次 GPT-5 推理可达 100 万亿～1000 万亿 FLOP。差距实为 1 万倍到 100 万倍。

再者，搜索侧用 CPU 做索引比对即可完成的处理，在生成式 AI 侧需要 150～400 台 GPU 做超大规模矩阵运算。能耗高 30～100 倍、单次成本高 500～3000 倍等数字，也从侧面印证了运算量的爆炸。

对用户而言，“搜索”与“向 AI 提问”是同一类动作，背后的运算量却是生成式 AI 大 1 万～100 万倍。全球数十亿人的行为若向这一侧迁移，所需算力与存储将以天文数字膨胀。

超大规模云厂商资本开支异常膨胀的原因

单次 1 万～100 万倍的运算量，由全球 10 亿人以上日复一日地重复——在准备这一天文量级计算需求的，正是以 GAFAM 为代表的超大型 IT 企业，即所谓超大规模云厂商（hyperscaler）。图 7 给出超大规模云厂商前四家（亚马逊、谷歌、微软、Meta）的资本开支走势。

图 7　超大规模云厂商前四家的巨额资本开支

出处：依据各公司财报及 TrendForce 等数据，由笔者整理

四家合计资本开支从 2015 年的 210 亿美元，扩至 2020 年的 910 亿美元；ChatGPT 发布后的 2024 年为 2170 亿美元、2025 年为 3550 亿美元，2026 年预测更达到 7550 亿美元。按 1 美元兑 160 日元计，约合 120 万亿日元，已超过日本国家预算（一般会计）的规模。

尤其是这一年的急增极不寻常，用“异常”二字并不为过。需要注意：这还只是前四家的数字。若再计入 OpenAI 及其他云厂商、各国政府的 AI 投资，AI 基础设施投资总额会更大。这笔巨资正投向 AI 数据中心建设，以及塞进其中的半导体采购。

AI 数据中心这颗“黑洞”在吞噬存储

以上链条，直接连到价格暴涨的机制。图 8 用一张图概括涨价结构：超大规模云厂商接连建设的 AI 数据中心，像“黑洞”一样，把作为 AI 半导体的 GPU、把 DRAM 堆叠 8～12 层的高带宽内存 HBM，以及作为存储、搭载 NAND 的 SSD，成片吸走。

图 8　为什么 DRAM 与 NAND 价格会暴涨

另一边，个人电脑、智能手机、游戏机等数码家电用的 DRAM 与 NAND 陷入“根本不够”的状态。存储厂商产能有限，有限供给大部分优先投向 AI 数据中心，结果分到消费电子侧的 DRAM、NAND 极度短缺。

需求大幅超过供给时，存储价格上涨是市场的必然——这就是 DRAM 与 NAND 价格暴涨（图 4）的真面目。价格一涨，市场规模（金额）跟着鼓起来——于是就形成了 DRAM 与 NAND 市场的异常扩张（图 2、图 3）。

这种异常增长还会持续下去吗

以上梳理了以生成式 AI 为起点的存储市场异常扩张机制。接下来要面对的是：这种增长还能持续多久？笔者从历史经验与物理约束两方面认为，这场热潮在不远的将来会迎来转折。

【其一】存储的历史——同比正增长从未连续超过 5 年

图 9 给出 1991 年至 2028 年存储市场的同比增长率，并标出 Windows 95 上市、IT 泡沫、雷曼冲击、存储泡沫、疫情特需，以及当前 AI 热潮等过去推动存储市场的事件。

图 9　存储市场同比增长率

出处：依据 WSTS 数据及 WSTS 2026 年春季半导体预测，由笔者整理

重新看一遍就会发现，存储市场一直在较短周期里在正增长与负增长之间反复。同比 +43%、+52% 一类高增长的次年，往往等着 -30%、-50% 一类急跌。

这里有一条极为重要的经验法则。仔细追图 9 可见：过去三十余年，存储市场从未出现同比正增长连续超过 5 年的情况。无论需求多么强劲，最终都会在数年之内因供给过剩或需求一轮结束而转入负增长。这正是可称为存储产业宿命的硅周期。

本轮 AI 热潮中，预测 2024 年增长 79.3%、2026 年增长 249.5%，都是前所未有的增速；若把上述历史经验法则朴素套上去，可以认为 2027～2028 年前后，这种异常增长很有可能暂时停住。

【其二】需求呈指数、供给基础设施呈线性——“造不出来”这堵墙

除了历史经验，还有一项不可忽视的物理约束。图 10 示意芯片需求与支撑它的基础设施能力之间的关系。

图 10　芯片需求呈指数、基础设施能力呈线性

生成式 AI 拉动的芯片（尤其是存储）需求，在用户增加与模型巨型化相乘之下，呈指数级拉起。图中用绿色表示的芯片需求曲线，像火箭一样上升。

另一方面，满足需求所需的基础设施能力——半导体工厂、为其供电的电力、冷却用水，以及各类制造设备的产能——如红色直线所示，只能近似线性扩张。新建工厂要数年，电网增强、水资源保障、设备商扩产各自都有很长的交付周期与硬约束。因此，指数曲线与直线在某处大幅背离，在数学上几乎是必然。

由此可以预想的，是图 10 右上角所示的局面：即便有需求，也“造不出来”。AI 数据中心再想要存储，一旦撞上电力、水、制造设备等瓶颈，供给就无法再往上加。讽刺的是，这与因需求走弱而增长停住正好相反，是供给的物理天花板把增长顶死的情景。无论如何，指数级需求不可能被线性供给无限期托住。

结论——理解热潮的结构，为转折做好准备

把以上论述整理一下。全球半导体市场以生成式 AI 登场为界垂直拉起，其中存储市场的扩张尤为突出。DRAM 与 NAND 双双异常增长，直接原因是现货价格涨到约 10 倍。

若再追溯价格暴涨的根源，会落到从搜索转向生成式 AI 的人类行为迁移，以及背后 1 万～100 万倍的运算量落差。巨大的运算需求把超大规模云厂商的资本开支推到异常膨胀，AI 数据中心这颗“黑洞”把 GPU、HBM、SSD 成片吸走，消费电子侧存储则极度短缺。这就是存储市场异常增长的全部原因。

然而这种增长不会永远持续。首先，历史上存储市场正增长从未连续超过 5 年。其次，指数级需求终将被线性的供给基础设施托不住，“有需求也造不出来”的物理墙已经在前面。

基于这两点，笔者认为当前的异常增长将在 2027～2028 年前后迎来一个转折。是“硅周期”的历史重演，还是基础设施瓶颈让 AI 热潮收场？即便需求在结构上仍在，供给的物理天花板也搬不动。

无论如何，冷静理解当下 AI 热潮的结构，对即将到来的转折必不可少。我们正站在存储超级周期最陡的一段上坡途中。

来源：https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/96024