2025年，AI产品正在以前所未有的速度重塑全球半导体供应链。从智能手机到工业设备，从数据中心到边缘计算，一场由AI驱动的内存荒已经正式拉开帷幕。宇瞻科技CEO张家騉近日发出预警：DRAM（动态随机存取存储器）和企业级SSD（固态硬盘）的供需失衡不仅不会在短期内缓解，反而可能持续到2027年上半年。这一判断迅速在科技圈引发连锁反应——毕竟，当三大存储巨头集体“转向”AI产品时，留给普通消费电子和工控市场的颗粒就像被拧紧的水龙头，越来越少了。
AI产品需求激增：三大巨头集体“偏科”
全球DRAM市场长期被三星、SK海力士和美光三巨头垄断，它们的一举一动都牵动着整个科技产业的神经。过去，这三家厂商的产能分配会兼顾服务器、PC、手机和工控等多元领域，但如今，AI产品的爆发式增长彻底打乱了这一平衡。
张家騉在采访中直言：“三大厂商已将新增产能全面投入HBM（高带宽内存）、服务器DDR5和LPDDR5X等AI产品，最终导致普通DDR5、DDR4和工控市场能分到的颗粒持续减少。”这句话背后，是AI大模型训练和推理对内存带宽与容量的“饕餮需求”。以HBM为例，这种垂直堆叠的内存技术是英伟达、AMD等AI加速卡的核心组件，一颗HBM3颗粒的售价可达普通DDR5的十倍以上。在高利润的诱惑下，三星、SK海力士和美光自然优先将最先进的制程和封装产能分配给AI产品线。
这种“偏科”直接导致了一个奇怪的现象：AI产品越火，其他品类就越缺货。据行业数据，2025年第二季度，HBM的全球出货量同比增长超过200%，而普通DDR4的供应量却同比下降了15%。与此同时，企业级SSD也因为LLM（大语言模型）和AI推理的大模型训练需求而持续升温——大模型需要海量存储来保存训练数据和模型参数，而传统HDD完全无法满足延迟要求。结果就是，内存和存储芯片双双进入“又贵又缺”的阶段。
企业级SSD跟着“沾光”：AI推理成为新引擎
如果说DRAM的短缺主要来自HBM和服务器内存的挤压，那么企业级SSD的供需失衡则更多是AI推理带来的新增需求。过去，企业级SSD的主要客户是云服务商和大型互联网公司，主要用于数据库和日志存储。但如今，AI推理服务器成了新的“吃存储怪兽”。
一个典型的AI推理场景——比如用AI画图生成高分辨率图片，或者用文生图模型实时生成商品设计图——背后都需要频繁读写模型参数和中间结果。这些数据的传输速度直接决定了推理延迟，因此企业级SSD必须采用PCIe 5.0甚至6.0接口，并且具备高耐用性。而这类高端SSD的产能同样受限于NAND闪存颗粒的供应——颗粒厂商也在优先满足AI产品线。
张家騉指出，按目前规模计算，未来可分配给下游厂商的DRAM供应量仍将持续下降，价格也将持续走高。企业级SSD的情况类似，因为大语言模型的应用正在从云端走向边缘——比如智能工厂、自动驾驶和医疗影像分析。这些场景需要大量本地存储，但又不能像数据中心那样无限堆叠容量，因此对高性能SSD的需求更加刚性。
更值得关注的是，这种供需失衡并非短期波动。三大厂商的HBM和服务器DDR5产线扩张周期至少需要12-18个月，而新晶圆厂的建设更是长达3-5年。因此，张家騉的判断是：供需失衡至少持续至2027年上半年，下半年则取决于各大厂商的扩产成果和AI需求变化。这一预测让很多科技产品厂商不得不重新审视自己的采购策略。
消费电子承压：PC和手机厂商开始“勒紧裤腰带”
对于普通消费者来说，内存荒最直接的感受就是——电子产品变贵了，或者配置缩水了。PC和笔记本对成本相对敏感，内存颗粒涨价直接推高了整机成本。据市场调研机构IDC的数据，2025年第二季度，全球PC出货量同比下降了8%，部分原因就是厂商为了控制成本而减少了新机型的推出频率。
手机市场同样未能幸免。高端旗舰机为了支持AI摄影和本地大模型，已经不得不搭载12GB甚至16GB的LPDDR5X内存，而中端机型则面临“加量不加价”的困境——厂商要么涨价，要么降低内存容量。在消费电子领域，这已经引发了一场“内存焦虑”。部分厂商开始缩减采购，用库存来应对短期需求，但库存总有耗尽的一天。
与此同时，AI工具导航上涌现出大量帮助用户优化内存使用的工具——比如通过AI压缩后台进程、动态调整缓存策略等。这些工具虽然不能解决硬件短缺，但至少能在一定程度上缓解用户的焦虑。不过，对于消费电子厂商来说，更长期的策略是主动寻求替代方案，比如采用更高效的LPDDR6内存，或者转向更先进的封装技术来降低对标准DRAM的依赖。
小众市场逆势坚挺：工控、网络设备和边缘AI的“避风港”
在一片涨价声中，有一个细分市场却显得异常平静：工控电脑、网络通信设备、半导体设备和边缘AI。这些领域由于整机售价高、内存占整体物料成本相对有限，客户转嫁能力相对较强，因此需求并未受到太大影响。
以工控电脑为例，一台工业自动化设备的价格可能高达数十万元，其中内存成本只占很小一部分。客户更关心的是设备的稳定性和长期供货保障，而不是短期的价格波动。同样，网络通信设备（如5G基站和交换机）的采购周期较长，通常以年为单位的合同锁定价格，因此内存涨价对它们的影响较为滞后。
边缘AI设备（如智能摄像头、工业视觉检测系统）是一个更值得关注的领域。这些设备虽然也需要高性能内存和SSD，但由于出货量相对较小，而且很多采用了定制化方案（比如将DRAM与SoC封装在一起），因此受标准颗粒市场波动的影响较小。事实上，边缘AI正在成为企业数字化转型的重要推手，很多工厂开始引入AI图片生成来优化质检流程，或者用抠图技术实现自动化产品检测。这些应用虽然对内存有需求，但整体规模还不足以冲击供应链。
不过，这种“避风港”效应能持续多久，取决于两件事：一是AI产品是否继续“吸血”标准颗粒产能，二是边缘AI本身是否会迎来爆发式增长。如果后者成真，那么小众市场也可能很快感受到缺货的压力。
未来展望：扩产、替代与AI产品生态的博弈
面对长达一年半以上的供需失衡，整个科技产业链都在寻找出路。短期来看，最直接的解决方案是三大厂商加速扩产。三星已经宣布将在2025年建设两座新的HBM专用封装厂，SK海力士也在加大M16工厂的产能。但新产能从建设到投产需要时间，而且AI产品本身也在快速迭代——HBM4预计2026年量产，届时又可能引发新一轮的产能争夺。
中期来看，替代技术将成为焦点。例如，CXL（Compute Express Link）内存互联技术允许服务器将多个DRAM模块池化，从而更高效地利用内存资源。同时，艺术签名这样的轻量级应用虽然不需要大内存，但背后的AI推理引擎也在推动从“大一统”到“异构计算”的转变。此外，部分厂商开始尝试用MRAM（磁阻随机存取存储器）或FeRAM（铁电存储器）来替代部分DRAM，但这些新技术的成熟度还不足以大规模商用。
从更宏观的视角看，这场内存荒其实是AI产品生态演进的必然产物。当AI从“实验室技术”变成“基础设施”时，它对底层硬件的需求会像黑洞一样吞噬所有资源。AI工具导航和AI工具箱上不断涌现的“效率神器”虽然能缓解部分压力，但无法从根本上改变供需失衡的格局。对消费者和中小型企业来说，最理性的策略是提前锁定长期订单，或者关注二手市场（比如企业淘汰的服务器SSD），毕竟“淘金热”里卖铲子的人永远最赚钱。
张家騉最后强调：“目前比较能确定的是，DRAM与企业级SSD供需失衡仍将至少持续至2027年上半年。下半年则还需要看各大厂商扩产能成果和AI需求变化。”这句话既是对行业的预警，也是对所有科技产品玩家的提醒——在AI驱动的时代，供应链的波动将成为常态，而适应这种常态的能力，才是企业真正的竞争力。