如今，科技领域里的一切好像都与人工智能有关，事实上也的确如此。这一点在计算机内存市场上体现得最明显。动态随机存取存储器（DRAM）可用于支持人工智能数据中心的图形处理器（GPU）和其他加速器，目前市场对DRAM的需求太高，且其盈利能力很强，以至于它分流了原本用于其他用途的存储供应，并导致价格水涨船高。全球性市场研究公司Counterpoint Research的数据表明，2026年第一季度，DRAM的价格至少上涨了80%到90%。

各大头部人工智能硬件企业会优先抢占新增内存货源，而这将使得其余行业处境艰难。个人电脑、智能手机、电视以及所有需要大容量临时数据存储的设备厂商，都不得不仓促应对货源短缺与物价高涨的双重难题。

电子行业是怎样陷入这场混乱的？更重要的是，要怎样走出困境？《科技纵览》邀请了经济学家和存储领域专家来一探究竟。他们表示，当今的现状是DRAM行业历史性的盛衰周期与规模空前的人工智能硬件基础设施建设相互碰撞的结果。而且，除非人工智能领域出现重大崩溃，否则新产能和新技术将需要几年时间才能实现供需平衡。即便如此，价格仍然可能维持高位。

要理解这段时期的供给端和需求端全貌，就必须了解其根本因素：高带宽内存（HBM）。

DRAM行业试图通过使用3D芯片封装技术来规避摩尔定律放缓的步伐，因此HBM应运而生。每个HBM芯片由多达12个经过减薄处理的DRAM芯片（称为芯粒）堆叠而成。每个芯粒包含许多称为硅通孔的垂直连接。这些芯粒彼此堆叠在一起，并通过排列在硅通孔上的微小焊球阵列连接起来。这个大约750微米厚的堆叠结构与其说是DRAM塔，不如说更像一座粗犷风格的办公大楼，它安装在基底芯粒上，后者负责在内存芯粒和处理器之间传输数据。

然后，该组合会被放置在距离GPU几毫米的范围内，并通过多达2048个微米级的连接与GPU连接在一起。HBM依附在GPU的两侧，并且它们都封装在一起作为一个单元。

这种与GPU紧密、高度并行的连接方式背后是这样一个理念：推倒所谓的内存墙。运行大语言模型时，GPU每秒需要调取数万亿字节的数据，而内存墙则在能耗与传输效率上形成了硬性瓶颈。内存带宽更是限制大语言模型运行速度的关键因素。

随着人工智能模型越来越大，HBM对GPU而言也越来越重要。HBM已经存在了十多年，近年来，DRAM制造商大大提高了其速度和容量，但这种改善是有代价的。咨询公司SemiAnalysis估计，HBM的成本通常是其他类型内存的3倍，占封装GPU成本的一半或以上。

关注内存和存储行业的人士一致认为，DRAM是一个具有高度周期性的市场，既有巨大的繁荣期，也有毁灭性的萧条期。内存与存储咨询师托马斯·考夫林（Thomas Coughlin）解释说，由于目前新建晶圆厂的成本高达150亿美元甚至更多，各企业非常抵触建造新的晶圆厂，而且可能只有在经济繁荣时期才有资金新建工厂。而建造这样一座晶圆厂并投入运营可能需要两年或更长时间，这意味着新增产能总是严重滞后于初期的需求爆发期，导致市场产能过剩，进而压低产品价格。

考夫林表示，目前这个周期的起因可以追溯到新冠疫情引发的芯片供应恐慌。他指出，为了避免供应链出现问题并支持快速转向远程办公，亚马逊、谷歌和微软等超大规模数据中心巨头购买了大量内存和存储库存，从而推高了价格。

不过，后来供应变得更正常，而数据中心的扩张在2022年下降，导致内存和存储价格暴跌。考夫林补充道，这种衰退一直持续到2023年，甚至导致三星等大型内存和存储公司削减了50%的产量，以试图维持价格避免低于制造成本。这种举动很罕见，而且相当绝望，因企业通常必须让工厂满负荷运行才能回本盈利。

2023年年底开始复苏后，“所有内存和存储公司都对再次增加产能非常谨慎，”考夫林表示，“因此，在2024年和2025年的大部分时间里，行业几乎没有新增产能投资。”

在缺乏新投资的同时，新数据中心的需求暴增，两者迎头相撞。分析公司Data Center Map的数据表明，目前全球有近2000个新的数据中心正在规划或建设中。如果这些数据中心全部建成，则意味着在现有约9000家工厂的基础上，全球供应量要增加约20%。

麦肯锡公司预测，如果按照目前的速度继续建设，到2030年，各公司将耗资7万亿美元，其中大部分（5.2万亿美元）将用于以人工智能为重点的数据中心。该公司还预测，在这部分资金中，将有3.3万亿美元用于服务器、数据存储和网络设备。

到目前为止，这种繁荣的最大受益者无疑是GPU制造商英伟达。该公司数据中心业务的收入从2019年最后一个季度的不到10亿美元增长到了2025年10月当季度的510亿美元。在此期间，英伟达的每个服务器GPU都需要越来越多的DRAM芯片。最近推出的B300使用了8个HBM芯片，每个芯片由12个DRAM芯粒堆叠而成。竞争对手使用HBM的方式在很大程度上与英伟达如出一辙。例如，AMD的MI350 GPU也使用了8个12芯粒堆叠而成的芯片。

由于对人工智能基础设施的需求非常大，在DRAM制造商的收入中，HBM的占比也越来越大。美光科技是仅次于SK海力士和三星的第三大生产商，该公司报告称，HBM和其他与云端相关的内存在其DRAM收入中的占比从2023年的17%上升到了2025年的近50%。

2025年12月，美光科技的首席执行官桑贾伊·梅洛特拉（Sanjay Mehrotra）告诉分析人士，预计到2028年，HBM的总市场规模将从2025年的350亿美元增长到1000亿美元，这一数字超过了2024年整个DRAM市场的规模。而达到这一数字比美光此前的预期提前了两年。他说，整个行业的需求“将在可预见的未来大大超过”供应。

“有两种方法可以解决DRAM的供应问题，一是创新，二是建造更多晶圆厂。”Mkecon Insights的经济学家米娜·金（Mina Kim）解释说，“随着DRAM扩展越来越困难，业界已经转向了先进的封装……这只会使用更多的DRAM。”

美光、三星和SK海力士占据了内存市场的绝大部分份额，这3家公司都在建设新的晶圆厂和设施。然而，未来几年内这些措施不太可能有助于大幅降低价格。

·美光正在新加坡建设HBM晶圆厂，预计将于2027年投产。此外，该公司还在改造其从中国台湾地区力晶半导体制造公司购买的一家晶圆厂，该晶圆厂将于2027年下半年投产。2026年1月，美光在纽约州奥农达加县的DRAM晶圆厂破土动工，该晶圆厂要到2030年才能全面投产。

·三星计划于2028年启用其位于韩国平泽的新工厂并正式投产。

·SK海力士正在美国印第安纳州西拉斐特建设HBM和封装厂，预计将于2028年年底投产。该公司在韩国清州的HBM晶圆厂将于2027年完工。

由于这些扩张在几年内无法发挥作用，因此需要其他因素来增加供应。全球电子协会（前身为印刷电路研究所）的首席经济学家肖恩·杜布拉瓦茨（Shawn DuBravac）表示：“现有DRAM领导企业的增量产能扩张、先进封装的产量提升，以及供应链更广泛的多样化，这些因素组合起来有望缓解目前的问题。新晶圆厂将在一定程度上缓解压力，而更快的收益将来自工艺学习、更高的（DRAM）堆叠效率，以及内存供应商和人工智能芯片设计师之间更紧密的协作。”

那么，新工厂投产后，价格是否会回落？别抱太大希望。“经济学家普遍发现，价格回落的速度比上涨的速度要慢得多。如今的DRAM不太可能成为这一普遍规律的例外，尤其是在算力需求永无止境的情况下。”金说。

与此同时，一些正在研发中的技术可能会使HBM成为更大的硅片消耗者。HBM4标准可支持堆叠16层DRAM芯粒，而目前的芯片仅使用12层芯粒。实现16层堆叠与芯片堆叠技术密切相关。通过由硅、焊料和支撑材料构成的HBM“千层蛋糕”传导热量是一个关键的限制因素，它限制了堆叠层数的增多，也对通过在封装内定位HBM来实现更高带宽形成了阻碍。

SK海力士表示其大规模回流模塑底部填充（MR-MUF）工艺获得了导热优势。展望未来，一种名为混合键合的替代芯片堆叠技术可以将芯粒到芯粒的垂直距离缩短到趋近于零，从而帮助热传导。2024年，三星的研究人员证明，他们可以使用混合键合技术生产16层高的堆叠芯片，并表示20层芯粒堆叠的芯片并非遥不可及。

如果人工智能热潮开始降温，那么所有这些新技术和新产能都可能来得不合时宜。“虽然我们不能太悲观，但目前这场人工智能扩产投资热潮可能不会持续太久。”考夫林表示，“我们可能会看到这个行业再次经历一个繁荣与萧条周期，因为需求下降的同时，供应却在增加。”一切都要视时机而定。

作者：Samuel K. Moore