「我一直在告诉大家，如果你想买（电子）设备，现在就买。我自己要买的 iPhone 17 就已经下手了。」这是咨询公司 TrendForce 高级研究副总裁 Avril Wu 在最近接受采访时说的一句话。

她之所以给出这个建议，是因为他们有一个核心判断：AI 发展带来的内存短缺问题，已经波及到消费电子领域，导致电子设备价格上涨。而且这一问题短期内难以缓解。

上周，我们报道了一个消息，电脑内存（RAM）—— 这个长期以来在配置里不占大头的组件，现在的价格已经涨到了令人乍舌的程度，一根 256GB 的内存条比一块 RTX5090 显卡要贵 1000 多美元。今年 2 月份还可以用 899 元买到的两根 32GB 内存条，现在已经涨到了 3499 元。

涨价的根本原因在于：产能都被 AI 截胡了，目前的内存市场正处于一场由 AI 算力需求引发的「结构性紧缺」中。

TrendForce 的数据表明，当前，RAM 芯片的需求比供应高出 10%—— 而且增长速度如此之快，以至于制造商每个月购买芯片的成本都大幅增加。

仅本季度，他们为 DRAM（最常见的一种内存）支付的费用就比上一季度高出 50%。而且，如果生产商想更快拿到这些芯片，他们要支付的费用会是原来的两到三倍。

Wu 预计，DRAM 价格将在接下来的季度再上涨 40%，并且她不认为 2026 年价格会下降。

网友在 12 月 17 日购买的内存条，8 天后上涨 34%。

AI 可能吞噬全球 DRAM 用量近 2 成

要理解这场涨价潮的深层逻辑，需要先了解 AI 对内存的依赖程度。

科技咨询公司 Greyhound Research 的 CEO Sanchit Vir Gogia 解释道：「AI 工作负载是围绕内存构建的。」训练和推理系统需要大容量、持久性的内存占用，极高的带宽，以及与计算单元的紧密协同。「你没办法在不损害性能的前提下缩减这些配置。」

以「100 万 token」的长上下文情境为例，即便采用 FP8 等较省容量的格式，推理过程仍可能需要约 60GB 高速 DRAM 保存中间状态；若采用 FP16，需求可能翻倍到 100GB 以上。相较目前常见的 8K token 约 1GB，等同出现约 60 倍的跳增，形成 AI 扩张的隐形成本。

与此同时，AI 公司正在全球范围内快速建设数据中心，投入数十亿美元。这就是为什么 Gogia 认为这不是周期性的市场波动，而是一种结构性的转变。

有媒体引用行业专家的预测，到 2026 年，仅云端高速内存的消耗量就可能达到 3 艾字节（EB）。这个数字由三部分构成：

核心推理工作负载：Google 的 Gemini、AWS 的 Bedrock、OpenAI 的 ChatGPT 等主要平台，实时内存需求约为 750PB，考虑到实际部署所需的冗余和安全余量，这一数字将翻倍至约 1.5EB。

私有云基础设施：Meta 和苹果的私有云，加上中国国内市场，贡献约 800PB。

下一代模型训练：包括检查点存储和参数保存在内的训练需求，再增加 500PB。

但真正令人担忧的不是这 3EB 本身，而是它对整个内存产业的「挤出效应」。

AI 竞赛的焦点正在从单纯的算力比拼，转向内存容量和推理成本的较量。随着推理过程中需要存储的中间状态数据激增，每个用户、每个 AI Agent 所需的内存都在成倍增长，对 HBM（高带宽内存）和 GDDR7 等高速内存的需求随之飙升。

问题在于，高速内存的制造远比普通内存更「吃」产能：生产 1GB 的 HBM 所消耗的晶圆产能，相当于 4GB 的标准 DRAM；GDDR7 则是 1.7 倍。这意味着，AI 对制造产能的实际占用，远远超过其内存出货量所显示的比例。

有报告指出，2026 年全球 DRAM 总产能预计为 40EB，而 AI 的「等效消耗」将占到总产量的近 20%。考虑到 DRAM 年产能增长仅有 10% 至 15%，这种需求激增将不可避免地挤压 PC、智能手机和服务器 DDR5 等标准 DRAM 产品的供应，加剧短缺风险和价格上涨压力。

芯片巨头的「二选一」困境

面对 AI 带来的高利润订单，内存芯片制造商纷纷调整产能分配。总部位于爱达荷州的美光科技（Micron Technology）是全球最大的 RAM 制造商之一，上周公布的季度财报超出预期，正是得益于内存芯片价格的上涨。

美光 CEO Sanjay Mehrotra 在财报电话会议上表示：「我们认为，在可预见的未来，整个行业的供应量将大幅低于需求。」

但问题在于：当芯片厂商将更多产能倾斜给 AI 领域的高端内存时，留给个人电脑、智能手机、游戏设备和电视等消费电子产品的芯片就相应减少了。

戴尔科技首席运营官 Jeff Clarke 在 11 月 25 日的财报电话会议上直言不讳地谈到了成本压力：「我看不出这些成本如何不转嫁到消费者身上。」

分析人士认为，这一困局短期内没有解决方案。

内存的短缺，还很有可能连带着让 GPU 的供应也变得紧张。根据目前的行业动态和供应链报告，英伟达在 2026 年缩减消费级 GPU（GeForce RTX 系列）产量的消息确实在业界流传，且具有较高的可信度。

根据供应链媒体 Benchlife 和 Board Channels 的爆料，英伟达计划在 2026 年上半年对其最新的 RTX 50 系列（Blackwell 架构） 进行大规模产量缩减。预计相比 2025 年同期，供应量将会减少 30-40%，波及的机型当然首先是显存比较大的高端款，特别是 RTX 5070 Ti 和 RTX 5060 Ti 16GB。

在 2026 年，英伟达预计不会发布全新的 GeForce 架构 GPU（如 RTX 60 系列），而是以 RTX 50 系列的生命周期维护为主，市场的重心将转移到 AI 芯片和「AI 工厂」上。

不光涨价，可能还要减配

Wu 指出，内存芯片行业正面临严重的产能瓶颈。到 2026 年底，芯片制造商将在现有工厂设施中达到产能扩张的极限。

而下一座预计投产的新工厂 —— 美光正在爱达荷州建设的项目 —— 要到 2027 年才能正式运营。

这意味着，在未来至少一年半到两年的时间里，消费者将不得不面对持续上涨的电子设备价格。正如 Wu 所言：「预计供应商在可预见的未来将继续提价。」

对于普通消费者而言，如果近期有购买电脑、手机或其他电子设备的计划，现在或许真的是出手的时机 —— 因为越等，可能越贵。

而且，「更贵」还不一定更好，因为品牌方正在被迫「缩水」产品配置。

根据 TrendForce 最新发布的报告，2026 年第一季度内存价格的涨幅已超出此前预期，终端产品的物料成本（BOM）压力正逼近临界点。面对这种局面，电子设备制造商不得不采取一系列应对措施，包括将原本计划的降价促销叫停、缩减产品规格（比如原本标配 16GB 内存的手机，可能改为 12GB 甚至 8GB），DRAM 规格被迫向下分级等。

报告还指出，不同价位的产品将面临不同的命运：高端产品会通过调整定价和促销策略来转嫁成本；而中低端产品的处境更为艰难 —— 要么被迫涨价，要么直接加速停产退市（EOL）。

你近期有购买电子设备的打算吗？打算何时出手？

参考链接：

https://www.npr.org/2025/12/28/nx-s1-5656190/ai-chips-memory-prices-ram

https://www.trendforce.com/research/download/RP251208NA

https://www.trendforce.com/news/2025/12/26/news-ai-reportedly-to-consume-20-of-global-dram-wafer-capacity-in-2026-hbm-gddr7-lead-demand/