新智元報(bào)道

編輯：元宇

【新智元導(dǎo)讀】當(dāng)巨頭瘋狂掃貨、分析師開(kāi)始囤iPhone17，你的錢(qián)包、電腦和AGI的未來(lái)，正在被同一堵看不見(jiàn)的墻悄悄卡住。

100根高容量服務(wù)器內(nèi)存，總價(jià)已飆升至400萬(wàn)元！

一盒芯片相當(dāng)于一套一線城市近郊的房產(chǎn)！

這瘋狂一幕背后，是整個(gè)科技行業(yè)正在面臨的一場(chǎng)史詩(shī)級(jí)危機(jī)。

2025年下半年以來(lái)，狂奔的AI行業(yè)并未如人們預(yù)期的那樣因算力爆發(fā)而起飛，反而一頭撞上了一堵看不見(jiàn)的墻——「內(nèi)存墻」。

正如上面這位網(wǎng)友所言，2026年，可能不再是AI的「爆發(fā)之年」，而是「內(nèi)存受限」之年：

2026年卡住AI脖子的，不再是我們熟知的算力或電力，而是內(nèi)存容量與帶寬。

這一判斷并非危言聳聽(tīng)。

花旗銀行的最新研報(bào)發(fā)出預(yù)警：2026年DRAM（動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器）平均售價(jià)同比或?qū)⑸蠞q88%！

TechRadar近日的報(bào)道也佐證了這一趨勢(shì)：受AI數(shù)據(jù)中心無(wú)底洞般的需求驅(qū)動(dòng)，DRAM價(jià)格預(yù)計(jì)在2026年3月將接近翻倍。

為什么內(nèi)存這么重要？

DRAM好比是CPU/GPU臨時(shí)操作臺(tái)，是臨時(shí)「放數(shù)據(jù)、隨取隨用」的地方，模型越大，越需要更大容量、更高帶寬的DRAM。

如今，AI正在瘋狂吸干全球的內(nèi)存產(chǎn)能。

數(shù)據(jù)顯示，單臺(tái)AI服務(wù)器的內(nèi)存需求顯著高于普通服務(wù)器，疊加HBM/高容量 DDR5的產(chǎn)能傾斜，將原本分配給PC、手機(jī)的產(chǎn)能大量「吸走」，直接導(dǎo)致消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)的供給枯竭。

當(dāng)OpenAI、谷歌等巨頭為了爭(zhēng)奪通往AGI的門(mén)票，以「價(jià)格不設(shè)上限」的方式瘋狂掃貨，甚至提前鎖死2026年產(chǎn)能時(shí)，代價(jià)最終轉(zhuǎn)嫁到了普通消費(fèi)者身上。

你會(huì)發(fā)現(xiàn)：

• 你想買(mǎi)的那臺(tái)新電腦，價(jià)格不僅沒(méi)降，反而越來(lái)越堅(jiān)挺；

• 手機(jī)處理器雖然年年換代，但體驗(yàn)提升卻越來(lái)越不明顯；

• 愛(ài)折騰硬件的小伙伴突然發(fā)現(xiàn)，那兩根不起眼的內(nèi)存條，竟然快要買(mǎi)不起了……

「內(nèi)存受限」四個(gè)字，不僅是懸在科技巨頭頭頂?shù)倪_(dá)摩克利斯之劍，還在悄悄掏空普通消費(fèi)者的錢(qián)包！

分析師囤貨背后

一場(chǎng)全球性的「內(nèi)存危機(jī)」

2025年下半年以來(lái)，存儲(chǔ)芯片價(jià)格如同坐上火箭，內(nèi)存、閃存價(jià)格全面翻倍。

據(jù)TrendForce數(shù)據(jù)顯示，2025年9月以來(lái)，DDR5顆?，F(xiàn)貨價(jià)累計(jì)上漲約307%，部分媒體走訪稱，頂配高容量服務(wù)器內(nèi)存單條價(jià)格更是突破4萬(wàn)元。

這是什么概念？

手里捧著一盒100根的內(nèi)存條（總價(jià)400萬(wàn)），你就相當(dāng)于捧著一套北上廣深近郊的房產(chǎn)！

與此對(duì)應(yīng)的，是花旗銀行Citi的研究部門(mén)已經(jīng)大幅向上修正了他們預(yù)測(cè)：

2026年DRAM的價(jià)格將暴漲88%，而此前的預(yù)期僅為上漲53%。

如此恐怖的漲幅背后，是一場(chǎng)由AI巨頭主導(dǎo)的、對(duì)全球存儲(chǔ)資源的瘋狂「搶奪」。

TechRadar報(bào)道稱，服務(wù)器模組正在像黑洞一樣，吞掉絕大部分晶圓產(chǎn)出。

原本留給PC、留給筆記本電腦的產(chǎn)能，被快速擠壓得所剩無(wú)幾。

TrendForce資深研究副總裁Avril Wu直接用錢(qián)包投票。

她告訴所有人：我一直跟大家說(shuō)，如果你想買(mǎi)設(shè)備，現(xiàn)在就買(mǎi)。

甚至為了避險(xiǎn)，她自己已經(jīng)先買(mǎi)了一臺(tái)iPhone17。

提前囤貨一臺(tái)iPhone17，這看起來(lái)有點(diǎn)微不足道，背后卻是全球「內(nèi)存告急」的信號(hào)。

全球存儲(chǔ)巨頭Micron傳出的消息也不容樂(lè)觀。

即便新的晶圓廠陸續(xù)投產(chǎn)，其CEO Sanjay Mehrotra也發(fā)出警告：目前只能滿足客戶需求的二分之一到三分之二。

這意味著，有接近一半的需求，拿著錢(qián)也買(mǎi)不到貨。

PC端的供應(yīng)商也開(kāi)始挑客戶，他們正在進(jìn)行選擇性配貨，優(yōu)先保障那些大型整機(jī)廠OEM，而壓縮給第三方模組廠商的供貨量。

這也就是為什么TechRadar預(yù)測(cè)，PC DRAM的合約價(jià)在2026年初可能會(huì)明顯上調(diào)。

這不是簡(jiǎn)單的通脹，這是我們?cè)跒锳I的發(fā)展，被迫繳納的一筆昂貴的「資源稅」。

致命剪刀差

被AI「吃掉」的內(nèi)存

AI軍備競(jìng)賽，讓我們正在目睹科技史上最夸張的「剪刀差」。

https://arxiv.org/pdf/2403.14123

根據(jù)加州大學(xué)伯克利分校一項(xiàng)有關(guān)「人工智能與內(nèi)存墻」的論文研究提到：

由于前所未有的無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模，再加上Scaling laws（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縮放定律），使得用于訓(xùn)練和在線服務(wù)大語(yǔ)言模型（LLM）的模型規(guī)模和算力需求出現(xiàn)了爆炸式增長(zhǎng)。

研究人員指出，訓(xùn)練大模型所需的計(jì)算量最近以每?jī)赡?50倍的速度增長(zhǎng)，遠(yuǎn)超DRAM和互連帶寬的增長(zhǎng)速度——后者每?jī)赡陜H分別增長(zhǎng)1.6倍和1.4倍。

這種差距使得內(nèi)存而非計(jì)算能力，成為AI應(yīng)用（尤其是在推理場(chǎng)景中）的主要瓶頸。

過(guò)去20年里，人類芯片的算力峰值提升了整整60000倍。

但DRAM的帶寬僅僅提升了約100倍，互連帶寬增長(zhǎng)約30倍。

這種極度的不匹配，將整個(gè)AI行業(yè)推入了一個(gè)「受限于內(nèi)存」的死胡同。

科技咨詢公司Greyhound Research的CEO Sanchit Vir Gogia打了個(gè)比方：AI的工作負(fù)載，本質(zhì)上就是圍繞內(nèi)存來(lái)構(gòu)建的。

這就好比你想用一根喝酸奶的細(xì)吸管，去吸干整個(gè)太平洋的水。

就算嘴巴（算力）再用力，水流（數(shù)據(jù)）也只有那么快，這種不匹配直接導(dǎo)致了一個(gè)極其昂貴的后果：空轉(zhuǎn)。

那些數(shù)萬(wàn)美元一塊的H100或者B200 GPU的算力巨獸，大部分時(shí)間只能「發(fā)呆」和「吃灰」。

因?yàn)閿?shù)據(jù)傳輸跟不上，處理器經(jīng)常處于閑置狀態(tài)等待數(shù)據(jù)。

這就是典型的「內(nèi)存墻」，而對(duì)于那些大模型公司來(lái)說(shuō)，這無(wú)異于白白燒錢(qián)。

訓(xùn)練一個(gè)大模型，往往需要3到4倍于參數(shù)量的內(nèi)存，數(shù)據(jù)搬運(yùn)的速度遠(yuǎn)慢于計(jì)算速度，這直接主導(dǎo)了現(xiàn)代LLM的運(yùn)行時(shí)間延遲。

所以，我們引以為傲的AI，其實(shí)一直戴著「內(nèi)存受限」的鐐銬在跳舞。

撞上「內(nèi)存墻」

除了貴，還帶來(lái)了什么瓶頸？

「內(nèi)存墻」帶給個(gè)體的感知，可能僅僅是顯卡和電腦變貴，頂多是捂緊錢(qián)包，或者加緊囤貨就好了。

但它帶來(lái)的連鎖反應(yīng)，卻成了困擾AI發(fā)展的瓶頸。

首先是能耗。

AI數(shù)據(jù)中心巨額的電費(fèi)，其實(shí)也不是都花在了計(jì)算上。

在馮·諾依曼架構(gòu)下，計(jì)算和存儲(chǔ)是分離的，數(shù)據(jù)需要在內(nèi)存和處理器之間來(lái)回奔波。

有研究表明，從內(nèi)存讀取數(shù)據(jù)消耗的能量，在某些負(fù)載/工藝假設(shè)下，數(shù)據(jù)搬運(yùn)的能耗可能遠(yuǎn)高于計(jì)算本身（甚至到百倍量級(jí)）。

也就是說(shuō)，數(shù)據(jù)中心大部分的電，不是用來(lái)思考，而是用來(lái)把數(shù)據(jù)「搬來(lái)搬去」。

這不僅不環(huán)保，而且也造成了極度的浪費(fèi)。

其次，是每個(gè)用戶都能感知的延遲與體驗(yàn)下降。

為什么有時(shí)候ChatGPT處理長(zhǎng)文本時(shí)會(huì)變慢、變卡？它不是算力不夠，它是被卡在了內(nèi)存帶寬上。

AI模型要把海量的上下文塞進(jìn)有限的顯存里，每一次推理勢(shì)必受限。

如果「內(nèi)存墻」無(wú)法突破，更大參數(shù)量的AI模型，將因?yàn)闊o(wú)法在合理的時(shí)間和成本內(nèi)完成訓(xùn)練。

這意味著，即使我們可能擁有設(shè)計(jì)出超級(jí)智能的能力，但我們沒(méi)有足夠大的「容器」來(lái)承載它。

這勢(shì)必也會(huì)減緩AI創(chuàng)新的速度。

如何破壁「內(nèi)存墻」

通往AGI，勢(shì)必要打破「內(nèi)存墻」。

為了破壁「內(nèi)存墻」，科技界也掀起了一場(chǎng)硬件和架構(gòu)上的革命。

第一招，是硬件上的「暴力美學(xué)」，即HBM（High Bandwidth Memory，高帶寬內(nèi)存）。

如果說(shuō)傳統(tǒng)內(nèi)存是在平地上蓋平房，那么HBM就是在芯片上蓋「摩天大樓」。

它利用先進(jìn)的硅通孔（TSV）技術(shù)，將DRAM芯片像疊漢堡一樣垂直堆疊，蓋成一棟幾十層高的塔樓，并修通了成千上萬(wàn)部「垂直電梯」直達(dá)處理器。

這是目前最直接、但也最昂貴的解決方案。

也正是因?yàn)橐a(chǎn)這些工藝極難的HBM「摩天大樓」，服務(wù)器模組像黑洞一樣吞噬了絕大部分晶圓產(chǎn)出，導(dǎo)致留給PC和手機(jī)的產(chǎn)能捉襟見(jiàn)肘。

以英偉達(dá)的H100、H200乃至Blackwell平臺(tái)為例，它們的設(shè)計(jì)哲學(xué)就是要把「堆HBM」做到極致。

第二招，是架構(gòu)上的全新革命，比如CXL和PIM。

CXL（Compute Express Link，計(jì)算高速互連協(xié)議），它的思路很像共享單車。

以前，CPU和GPU的內(nèi)存是各管各的，現(xiàn)在有了CXL，我們可以建立一個(gè)巨大的「內(nèi)存池」。

CPU用不完的內(nèi)存，GPU可以拿去用，打破了單機(jī)的容量限制，讓資源利用率最大化。

還有更徹底的PIM（Processing-in-Memory，存內(nèi)計(jì)算）。

既然數(shù)據(jù)搬運(yùn)那么費(fèi)電，那么慢，我們干脆就不搬了，直接讓內(nèi)存自己具備計(jì)算能力，數(shù)據(jù)在哪里，就在哪里計(jì)算。

這徹底顛覆了計(jì)算機(jī)幾十年來(lái)的工作方式，從根本上消滅了數(shù)據(jù)搬運(yùn)這個(gè)能源、算力消耗大戶。

再回到「內(nèi)存墻」。

TrendForce的預(yù)測(cè)顯示，2026年DRAM的價(jià)格走勢(shì)里，看不到任何「漲完回調(diào)」的跡象。

相反，PC和服務(wù)器DRAM似乎會(huì)在更高的價(jià)格區(qū)間穩(wěn)定下來(lái)。

這意味著，無(wú)論是消費(fèi)者還是企業(yè)，至少在中期內(nèi)廉價(jià)、充裕內(nèi)存和存儲(chǔ)時(shí)代已經(jīng)終結(jié)。

對(duì)于AI巨頭的AGI競(jìng)賽來(lái)說(shuō)，誰(shuí)能率先推倒「內(nèi)存墻」，誰(shuí)就有望率先拿到通往AGI的門(mén)票。

對(duì)于普通人來(lái)說(shuō)，在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間里，購(gòu)買(mǎi)電子產(chǎn)品都可能將承受更高的溢價(jià)。

所以我們還是像文中那位囤貨的分析師一樣：想買(mǎi)什么，趁現(xiàn)在吧。

參考資料：

https://x.com/rohanpaul_ai/status/2012964940714496069?s=20

https://arxiv.org/pdf/2403.14123%20