深度！華強北內存條漲至近4000元！存儲芯片暴漲背后，誰在為AI買單？

本報（chinatimes.net.cn）記者黃海婷 胡夢然 深圳攝影報道

7月15日，A股存儲芯片板塊集體回調。德明利（001309.SZ）開盤“一字跌停”，報662.40元，跌幅10%；佰維存儲（688525.SH）跌超8%，大港股份（002077.SZ）、普冉股份（688766.SH）、江波龍（301308.SZ）、朗科科技（300042.SZ）紛紛跟跌。

而就在一周前，三星電子投下了一枚“業績炸彈”——第二季度營業利潤89.4萬億韓元（約合584億美元），同比暴增1810%；銷售額171萬億韓元，同比增長129%。單季利潤超越英偉達，創半導體行業歷史新高。同一周，SK海力士以290億美元存托憑證登陸納斯達克，創下美國史上最大規模海外公司IPO紀錄。

兩大巨頭同臺亮出“王炸”的背后，是全球存儲芯片市場正經歷近15年來最嚴重的供給短缺。在深圳華強北，傳導效應已清晰可見：32GB DDR5內存套裝漲至近4000元，較去年900元漲幅約達344%；1TB固態硬盤從410元飆升至950元。高性能裝機成本驟增，日常升級需求亦被抑制，裝機客戶紛紛持幣觀望。

從晶圓廠到華強北柜臺，從AI算力集群到普通消費者的電腦主機——價格信號正在這條鏈條上劇烈傳導。一邊是巨頭利潤井噴、資本狂歡，一邊是消費端承受力逼近極限，存儲芯片這輪由AI引發的結構性漲價，究竟是周期的又一次輪回，還是產業屬性的根本質變？超級行情正站在十字路口。

訂單在漲，觀望也在漲

7月中旬的深圳，暑氣蒸騰，《華夏時報》記者連續幾天走進華強北電子市場、賽格電子市場，人流依舊熙攘——不少行人手持電子設備穿行其間，外賣騎手和代步電動車在一樓商鋪間穿梭。電動車后座綁著的快遞箱里，或許就裝著剛從某家檔口發出的內存條。這里是全國電子產品的價格晴雨表，也是存儲芯片漲價的終端傳導器。

走進浪險科技的檔口，電子存儲類產品的展示屏醒目懸掛。總經理楊曉程正坐在工位前專注核對當日訂單量，不時有客人上前咨詢產品價格。“最近的生意還算不錯。”楊曉程抬起頭說，“當前正值漲價風潮，價格上漲后，訂單量也有所增加。”——究竟是漲價刺激了采購預期，還是真實的終端需求在推高價格？楊曉程的回答揭開了這個問題的第一層答案。

但這輪漲價并非雨露均沾，楊曉程向記者逐一盤點：“SSD的1TB產品漲幅會比較大，DDR5也漲得明顯，其他產品都是有小漲。”當記者追問300%漲幅的傳聞時，他予以澄清：“300%的說法確實有，但主要是DDR5從去年到現在的累計漲幅。今年以來的漲幅不到100%，如果從去年算到現在，確實接近300%。”他估算近期的調價幅度在“幾個點”左右，并未出現外界傳言的單月暴漲。

在出貨端，楊曉程給出了具體數字：“平均下來一天是一兩千片。”客戶涵蓋電商、筆記本廠商和一體機廠家，“他們會提前預判，提前下訂單”——提前下單，本身就意味著市場預期價格仍將上行。至于海外市場，“會有一些，但也沒有說特別多”，“很多海外的國家，需求的還是便宜的東西比較多”。

漲價并未嚇退所有買家，卻讓市場情緒變得微妙。“漲價的時候，大部分還是觀望，小部分人有剛需還是會拿貨。”楊曉程說。對于未來走勢，他頗為審慎：“價格回不回調，要看到7月下旬。目前來看利多因素多于利空，但我們也說不準，一切以市場行情為準。”

華強北賽格電子市場檔口老板們同樣感受到了這股觀望情緒。《華夏時報》記者走訪發現，16GB DDR4內存報價在1000至1200元區間，32GB則需視頻率而定。在回收端，64GB DDR4內存條回收價已高達3950元，32GB回收價1700元。

一家裝機店老板向記者展示了一款特價4599元的機型——搭載14代i5處理器、16GB內存、512GB固態硬盤。他算了一筆賬：“光是這張顯卡的成本就近2000塊，再加上內存也漲了，整機利潤已經很薄了。”

終端消費者的困境則更為具體。一名2019年購買華為臺式機的用戶向記者反映，他平時需要剪輯視頻素材，但機器“老是好卡”，原以為加根內存就能解決問題，到店后才被告知華為機器“內存是板載固定不變的，只有硬盤可以升級”。華強北賽格電子市場檔口老板建議他將設備送檢——“可以拿過來幫你檢測一下具體是什么原因”——剪輯卡頓的根源未必是內存不足，CPU、GPU、散熱都可能是瓶頸。但無論瓶頸在哪兒，這臺2019年的機器都已無法通過簡單升級來適配當下的需求。即便想換新機，內存和顯卡的雙重漲價又讓預算門檻高了一截。這種“想升升不了、想換換不起”的窘境，折射出消費級硬件在面對AI時代算力躍遷時的集體無力感——而這份被壓抑的需求，并不會消失，只會被價格擋在門外，等待某個臨界點的到來。

然而，就在終端用戶持幣觀望的同時，上游原廠與中游模組企業卻在經歷截然不同的境遇。裝機店老板口中的“顯卡貴、內存貴”，并非孤立的消費電子現象，而是整條產業鏈價格傳導的末端回響。要理解這一反差，必須將目光從華強北的柜臺抬向更上游——晶圓廠與模組廠的博弈之中。

誰在“吃掉”內存？

柜臺里的每一根內存條，都鏈接著晶圓廠里的一顆顆粒。從華強北裝機店的柜臺向上追溯，一條清晰的價格傳導鏈條便浮出水面。

上游晶圓顆粒由三星、SK海力士、美光三家原廠把控定價與產能分配。這輪漲價的核心驅動力，并非消費電子需求復蘇，而是AI算力建設對HBM（高帶寬內存）的瘋狂吸納。一顆AI芯片所需的HBM，消耗的晶圓面積是普通內存的兩到三倍。當三星、SK海力士將產線資源優先傾斜給AI客戶、美光同步跟進削減消費級產能時，消費級顆粒的出貨規模持續收縮，顆粒合約價格穩步上行——成本壓力第一時間傳導至中游模組企業。

國研新經濟研究院創始院長、智能經濟首席專家朱克力在接受本報記者采訪時指出，本輪漲價與此前的行業周期性漲跌存在“根本性差異”。“過去存儲價格波動基本由手機、電腦等終端消費市場的庫存、換機節奏主導，屬于存量市場內部的供需調整。但當下AI催生的存儲需求是長期結構性增量，是智能經濟發展帶來的全新底層需求。這種需求扎根于大模型訓練、算力網絡搭建，不會隨消費電子周期快速起落。”

朱克力進一步分析，產業屬性的轉變正在徹底重構行業資源分配與價值評判標準。“此前存儲只是電子產品配套零部件，行業比拼生產成本、產能規模，遵循明顯的漲跌周期；如今存儲成為算力運轉必備底座，云廠商長期鎖單采購，產品戰略價值大幅提升，成長邏輯已經超越傳統周期邏輯。”

產業屬性的轉變，帶來的直接后果是產業鏈各環節的“冷熱不均”。當上游原廠手握產能分配主動權、高端AI存儲產品利潤豐厚之時，壓力并未均勻分攤。朱克力向記者點出了本輪漲價中承壓最突出的一環：“中游模組廠商缺少核心芯片議價權，上游漲價只能被動承接，面向散戶、小型客戶又無法無限制抬價，兩端承壓。”

數據印證了這一判斷，而一線經營者的感受則更為具體。浪險科技總經理楊曉程的經歷，恰好勾勒出模組廠在漲價周期中的被動處境。他向記者描述了經營策略的被迫調整：“在高價的時候，客戶今天下訂單，我們會把當天的價格給到他，當天去做產品。”面對原材料芯片的持續漲價，他坦言“芯片一漲起來，價格就起來了”。這種“隨行就市”的報價方式，折射出的正是模組廠缺乏議價權的現實。楊曉程還透露，公司往年慣用的應對策略是“在某個時間點提前去備芯片，在淡季備庫存，在旺季進行銷售”。

但這種基于經驗的對沖策略，正在被AI驅動的需求爆發所打破。“每年的變化都不同，像這兩年AI算法、機器人都會用到的存儲，一下子也是一個大增長的爆發，也是沒有想象到的。”楊曉程說。2026年政府工作報告提出“打造智能經濟新形態”，在朱克力看來，此輪存儲芯片全面漲價正是“智能經濟加速落地的標志性產業信號”——“以往存儲漲跌更多關聯消費市場，如今價格波動完全由算力基建擴張驅動，意味著全國范圍內智能化轉型已經進入規模化落地階段。”

如果說模組廠感受到的是供應端的被動承壓，那么AI應用開發者感受到的，則是需求端的另一重“饑渴”。

香港中文大學（深圳）人工智能協會創立人兼會長、舒塔AI團隊負責人游佳君向記者展示了一份AI應用的“隱性賬單”。“過去我們可能擔心的是GPU貴，但現在要考慮的是整個AI系統的綜合成本。”他以智能課件學習助手為例拆解了一次簡單問答背后的復雜鏈條：“課件上傳、文檔解析、文本切分、向量化、知識庫檢索、上下文拼接、模型推理、對話記錄、日志、數據備份——是一長串環節。一份幾十MB的課件上傳后，系統實際產生的數據除了文件本身，還包括解析后的文本、向量索引、縮略圖、緩存、歷史版本等等。”

游佳君特別指出一個容易被忽視的權衡：“算力賬和存儲賬不是完全分開的。有時候為了減少重復調用模型，我們會保存更多的緩存；為了提高回答質量，要保留更多的用戶上下文；為了提高檢索速度，要建立向量索引。所以很多時候，降低算力成本的辦法，結果會增加內存和存儲的開銷。”這種“按下葫蘆浮起瓢”的成本博弈，在小規模測試時并不明顯，“但當用戶增長到幾千甚至幾萬人的時候，本來不起眼的存儲、緩存、帶寬費用就會變成一筆持續的支出。”

對于存儲帶寬和容量是否已成為比算力更頭痛的瓶頸，游佳君認為需要區分兩個層面：“對于從頭訓練大模型的團隊，顯存容量一般是最先遇到的限制。訓練時不僅要放模型參數，還要放梯度、優化器狀態、中間結果。一個模型可能在理論上擁有足夠的GPU算力，但只要顯存放不下，它就沒辦法直接訓練。”計算能力提升明顯快于存儲系統的提升速度，“這讓內存墻這個概念越來越突出”。

而真正讓開發者頭疼的，是并發場景下的顯存消耗。“一個模型如果只服務一個人非常流暢，但要是同時服務幾百個用戶，每個用戶都要有自己的上下文和緩存，顯存消耗迅速增加。所以很多推理服務的并發上限，都不是算力決定的，而是顯存容量和內存帶寬決定的。”

但游佳君并非只是提出問題。面對持續高企的算力與存儲成本，他的團隊采取了一套精打細算的應對策略：“不是每一個任務都需要調最強的、價格最高的模型。課件分析、文本分類、關鍵詞提取這些任務，用成本更低的小模型或者傳統算法就已經足夠了。只有需要復雜推理或者跨章節信息綜合的時候，才調用更強的模型。”

他將這種策略稱為“模型路由”——系統先判定任務難度，再決定調用哪個模型。此外，“合理的方法其實是先進行檢索，挑選出真正相關的段落交給模型”，而不是將整份文檔一次性塞給大模型。

朱克力則將這種結構性變化置于更宏大的產業背景下審視。在他看來，存儲芯片已不再只是電子產品的零部件，而是“串聯數據、算力、人工智能的關鍵底層樞紐”——“所有大模型訓練、工業智能改造、數字政務運行產生的海量數據，都需要存儲硬件完成讀寫、留存，沒有穩定充足的存儲供給，算力網絡無法正常運轉。”

至此，一條完整的傳導鏈條已然清晰：AI算力建設拉動HBM需求→原廠產能向高端傾斜→消費級顆粒供給收縮→模組廠成本承壓→終端內存條價格飆升→裝機成本抬升抑制消費需求→AI應用開發者被迫精打細算。這條從晶圓到內存條再到AI應用的傳導鏈上，每一個環節都在承受不同力度的拉扯。而鏈條最末端的懸念也隨之浮現——AI應用究竟能否創造出足夠的實際價值，來支撐這條鏈條上游已經高企的成本？這個問題的答案，將直接決定這輪超級周期的長度與終點。

拐點在即，還是狂歡未竟？

三星電子的股價走勢，為這場狂歡寫下了一個微妙的注腳。

7月7日，三星發布創紀錄業績預告當天，股價盤中一度暴跌超10%，最終收跌約6.9%，兩個交易日累計跌幅超13%。“利好出盡”四個字背后，是市場對AI投資可持續性的深層憂慮。游佳君向記者提到了這一矛盾現象：“三星公布了利潤非常強勁，但股價卻反而明顯下跌，原因就是投資者擔心AI基礎設施的支出不能長期保持現在的增速。市場已經在重新定價。”

與此同時，SK海力士7月10日登陸納斯達克后首日收漲13.3%，7月14日更是單日暴漲27.29%。但就在7月13日，其韓股曾單日暴跌超15%——劇烈的雙向波動本身，就是市場分歧的最佳注腳。

7月15日，A股存儲芯片板塊集體回調，進一步印證了這種分歧已從美股蔓延至A股。德明利雖發布上半年業績預增公告,市場卻預期其二季度凈利潤環比下降，疊加前期漲幅巨大，“利好兌現”的拋壓集中釋放。

市場多空雙方的分歧焦點，本質上是對本輪行情“性質認定”的根本差異。看多觀點錨定全國算力網絡、智算中心持續建設帶來的剛性存儲需求；看空觀點則擔憂云廠商算力相關開支過高難以長期維持。

朱克力告訴記者，兩種判斷都只捕捉到了行業的一個維度：“這一輪存儲景氣行情，屬于結構性增長疊加階段性供給緊缺共同催生，并非單純行業復蘇周期。”而游佳君對供需缺口的判斷更為緊迫：“需求可以在幾個月內快速上升，但供給往往需要幾年才能跟上。至少在近一兩年，我們應該都會出現非常嚴重的存儲供應缺口。”但他也明確指出，價格不會無限上漲，“半導體行業本身就有很強的周期性，價格上漲會刺激大公司擴大資本開支，也會促使客戶減少庫存、推遲采購。”

對于行情的長期走向，朱克力給出了一個帶有時間刻度的判斷：“我基本認同2027年后存儲板塊或迎來壓力測試。”但他同時指出風險存在緩沖空間，“如果屆時全球存儲新增產能集中釋放，而大模型、智能產業落地創造的實際產業收益不及預期，存儲需求增速會明顯放緩，行業供需格局可能扭轉。但數字化改造會持續釋放存量存儲需求，能夠適度對沖產能過剩帶來的下行壓力，不會出現過往極端暴跌行情。”

而真正決定中長期走向的關鍵變量，是AI商業化落地的真實效率。朱克力強調，行情走向“核心取決于人工智能商業化落地轉化效率，產業應用落地快慢會直接決定存儲需求的長期體量”。游佳君對此有著切身體會：“如果一個項目只是因為AI熱門，就在沒有剛需的場景中強行加入模型，那么算力和存儲越來越貴，它的商業模式就會越來越脆弱。”他建議“All in真實問題”而非“All in AI”——“首先要能判斷哪些任務是真正需要大模型，哪些任務用小模型就可以完成；其次要理解AI背后的算力、內存、存儲、帶寬成本，不能只是會調用API；最后，要讓產品能夠在模型更小、預算更低、網絡更差的條件下仍然工作。”

對于行業生態的長期健康，朱克力還提出了產業鏈自主可控的路徑：“想要推進存儲產業鏈自主可控，不能只聚焦單一芯片制造環節，需要全鏈條均衡布局。一方面攻堅國產DRAM、HBM核心制造與封裝技術；另一方面培育本土配套設備、材料、測試產業，完善上下游配套體系。”

就在朱克力此番論述的前一天，國產存儲芯片巨頭長鑫科技發布了科創板上市公告——發行價格8.66元/股，上市估值約5800億元，募投項目預計使用募集資金295億元。這家本土企業的登陸，或將為國內存儲產業鏈注入新的變量。

而在華強北，這場資本市場的多空拉鋸，最終以最樸素的方式被重新講述。裝機店老板面對“還會不會漲”的追問，給出了最誠實的回答：“不好說，前兩天別人都說要降了要降了，結果突然又漲了上去，這東西不好講的。”楊曉程在采訪末尾向記者回顧了往年的生意節奏：“像四、五、六、七這幾個月，按以往經驗都會比較淡；到了九、十、十一這幾個月，生意會比較好，是旺季。”但他隨即又補充道，這輪由AI驅動的行情變化“也是沒有想象到的”。當被記者問及有什么經驗可以分享時，這位在華強北摸爬滾打多年的模組廠負責人只說了八個字：“不要去盲目地去做。”

存儲芯片的超級周期究竟走向何方——是繼續在AI算力建設的浪潮中高歌猛進，還是在產能釋放與需求回落中迎來拐點——答案或許不取決于產能擴張的速度，也不取決于資本開支的規模，而取決于一個更根本的問題：人工智能究竟能在多大程度上，轉化為真實世界里的價值創造。

游佳君在采訪最后說的一段話，或許是對這場變局最冷靜的注腳：“未來的競爭，可能會逐漸變成誰能以更低的成本、更高的效率，把更好的智能交付給用戶。”而華強北柜臺前那些持幣觀望的消費者、那些被迫精打細算的開發者、那些“兩端承壓”的模組廠老板，他們用訂單、用選擇、用觀望投出的每一票，正在共同書寫這個周期的下一章。

責任編輯：徐蕓茜 主編：公培佳