0
作者 | 楊依婷
編輯 | 包永剛
“最近的存儲市場不好報價。”
一位華南地區的存儲分銷商老馮對雷峰網感嘆道：“存儲芯片幾乎是每分鐘一個價，有分銷商現在每天下午2點才對外報價，生怕上午報出的價格到下午就虧了。”
這種“一天多價”的現象，正是國慶前后全球存儲市場劇烈波動的縮影。
9月初，SanDisk率先宣布將NAND Flash的報價上調10%；美光緊隨其后，暫停DDR及LPDDR系列報價，并稱未來漲幅可能達30%；模組廠威剛、十銓也罕見地宣布暫停報價——這是自2017年以來，存儲模組廠首次集體“停報”。
在密集的漲價信號刺激下，下游廠商和采購方在節前積極詢單和備貨，進一步推高了市場熱度。
同時，分銷商也成為這波行情的“放大器”，部分渠道商選擇暫緩出貨，甚至“放假等漲價”。老馮透露：“有分銷商干脆讓員工休息，工資照發，等價格進一步提高后再賣貨。”
存儲行業資深高管陳棟告訴雷峰網(公眾號：雷峰網)：“這是典型的‘買漲不買跌’行為，采購方除正常需求外，還會儲備大規模的戰略庫存，需求預計將在今年Q4和明年上半年進一步大規模釋放。”
這種預期型需求形成了一個自我強化的動態循環：
需求端：預期漲價 → 戰略備貨 → 消耗渠道庫存
供應端：預見強勁需求 → 捂盤惜售、控量提價 → 加劇供應緊張
市場結果：供需失衡加劇 → 價格加速上漲 → 強化漲價預期
在這種循環中，價格被不斷抬高，供應進一步被壓縮。
這場價格博弈，表面看是漲與降的拉鋸，實質上是AI產業鏈重構下的階段性震蕩。漲價只是結果，背后的因果，卻遠比價格曲線更復雜。添加本文作者微信EATINGNTAE，深入聊聊存儲市場的博弈與機遇。
業界普遍認為，當前的存儲漲勢，導火索來自AI算力擴張。
相比傳統服務器，AI服務器對存儲的需求呈指數級增長——單臺AI服務器的DRAM用量約為傳統服務器的8倍，NAND用量約為3倍；生產同等容量的HBM所需的晶圓消耗量是標準DRAM的三倍以上，這意味著相同產能下可交付的HBM存儲芯片更少，而AI服務器是HBM市場的主導力量。
與此同時，AI基礎設施建設的爆發，正在全球范圍內推高存儲需求。
美國目前擁有5462個數據中心，在建數據中心投資額超過400億美元，自2022年來增長了近400%，在AI需求推動下，存儲市場的擴容節奏與算力基礎設施的建設日益同步。
“2025年全球存儲市場規模預計突破2000億美元，其中AI算力需求貢獻超40%增量。”從事芯片行業的范范告訴雷峰網。
然而，與需求的迅猛增長相比，供應端的實際調整節奏仍顯滯后。
三大原廠（美光、三星、SK海力士）在今年持續推進產線調整計劃：一方面，縮減DDR4等傳統產品的產量，騰出產能以應對DDR5和HBM的增長需求；另一方面，新建和改造的HBM產線仍處于爬坡階段，短期內難以形成有效供給。
結果是，新舊代產品間形成了“產能空窗期”。
這種結構性切換造成了階段性的供給真空，使市場供需進一步失衡。
有趣的是，漲得最猛的并非DDR5或HBM，而是即將退場的DDR4。
“以SK海力士DDR4 64GB 3200內存條為例，9月份的價格約1500元，現在價格已經在3500-3800元浮動，漲價幅度達1.5倍。”存儲分銷商老馮告訴雷峰網。
DDR4的價格一度甚至超過DDR5：一邊是退出周期導致的“稀缺溢價”，一邊是AI帶動的結構性提價，采購方陷入了“換也漲價、不換也漲價”的雙難局面。添加本文作者微信EATINGNTAE，剖析本輪漲價對中小AI企業生存空間的真實擠壓。
有消息稱，三星與SK海力士考慮將DDR4的生產延長至2026年。然而，存儲行業資深高管陳棟認為，這一可能性不大。
“行業總是追逐技術革新，產線自然會向更高代際遷移。況且從盈利角度看，缺貨對原廠并非壞事，價格高、利潤好，擴產反而會削弱盈利空間。”
而且，從市場格局來看，存儲價格的持續上漲，最大的受益者無疑是掌握核心產能的存儲原廠。
“國慶假期恰逢三季度和四季度的交界，”老馮分析道，“不排除原廠在完成季度業績目標后，主動控制銷量和出貨節奏，以維持價格高位、保障利潤空間。”
他認為，這種“以量控價”的策略在存儲行業并不罕見，尤其是在供需緊張、價格上漲預期強烈的階段，更容易被上游廠商采用。
與此同時，宏觀層面的不確定性也在影響市場情緒。
10月升級的“稀土爭端”成為新的潛在變量。稀土雖然并不直接用于存儲芯片的晶體管或存儲單元中，但在芯片制造所需的光刻機、刻蝕機等關鍵設備中，卻是不可或缺的材料，若稀土供應出現波動，設備成本與交付節奏都會受到牽連，進而傳導至晶圓廠的生產計劃和產能釋放。
不過，據最新消息，美國財長貝森特在2025年10月27日表態，中美雙方已達成初步共識，中國計劃將原定于12月1日生效的最新稀土出口管制措施推遲一年實施。
這一消息短期內緩解了市場緊張情緒，但也暴露出一個事實：市場對地緣政治風險的敏感性被顯著放大，任何新的政策信號都可能引發預期變化，從而影響買賣雙方的行為。
在AI需求持續旺盛、原廠產能尚未完全釋放的情況下，市場已進入一個典型的“賣方周期”，在進入下一輪價格談判前，廠商也不得不重新計算——漲價的存儲，究竟會在多大程度上影響AI服務器的成本結構？
“配置是鎖死的，我們根本沒有調整空間。上游就是看準了這是剛需，才敢肆無忌憚地漲價。”
華南某AI服務器廠商的張展對雷峰網這樣形容眼下的困境。
與通用服務器不同，AI服務器的硬件配置早已不是可靈活取舍的變量，而是由算法直接決定的剛性需求。
以一個擁有1750億參數的AI大模型為例，僅僅是把所有參數加載到GPU中進行推理，就需要數百GB的高速內存（HBM）；如果內存容量不達標，模型根本無法運行。
同樣，在AI訓練過程中，海量的數據需要在GPU、內存和存儲之間以極高速度流動，如果HBM的帶寬不足，或SSD的IOPS（每秒讀寫次數）不達標，訓練周期可能從幾天延長到幾周甚至幾個月，這對于商業化部署而言幾乎是不可接受的。
換句話說，降低存儲配置，就等于削弱系統的有效算力輸出——不僅效率會顯著下降，模型還可能無法運行。
當存儲芯片價格持續上漲時，AI服務器廠商面對的困境并非“要不要買”，而是“怎么買”，AI服務器的硬件配置無法妥協，成本只能被迫上升。
以一臺搭載8張NVIDIA A800 GPU的AI訓練服務器為例（2023年數據），整機成本約90萬元，其中GPU部分占比高達84%，是絕對的成本核心，存儲部分（含內存、SSD及RAID卡）成本約9.5萬元，占比約10%。
據DIGITIMES，三星電子近日開出第4季度合約價，其中，企業級固態硬盤（SSD）漲幅高達15~35%，而服務器存儲器的RDIMM價格更是上漲40%~50%。
盡管A800已經成為過去的產品，前者所使用的內存與后者漲價的內存并不完全一致，但依然可以通過以上數據進行估算，此次存儲漲價預計將導致整機成本上升約 3% 至 5%，實際成本增幅會因具體配置而異。
“這對OEM廠商來說已經是明顯壓力。”存儲行業資深高管陳棟指出，“OEM廠商自身的利潤率就很低，無法獨自消化上游漲價，只能將成本轉嫁給客戶。”
華南某AI服務器廠商張展表示，這種漲價在終端產品上體現得也很直觀：“以我們在售的200萬元級別AI服務器為例，戴爾和超威機頭的價格就能差十幾萬，所以存儲芯片幾萬塊的漲跌幅基本還在整機的議價范圍內。”
盡管成本壓力正在沿產業鏈逐級傳導，但在AI服務器市場，漲價并沒有改變買方的決策邏輯。
陳棟補充道：“AI投資講究時效性，客戶不能等價格合適再采購，而且AI的迭代速度太快了，大家寧可高價拿貨，也不能接受因為價格原因導致的部署延遲。”
換句話說，漲價會壓縮利潤，但不會削弱需求。
不過，價格波動頻繁確實擾亂了行業的定價機制。
陳棟指出：“過去，存儲合約價通常按季度或年度簽訂，為客戶提供了相對穩定的價格空間；現在，合約周期被壓縮到按月甚至按批次報價，現貨市場波動更頻繁，議價權明顯向上游集中。”
這種不確定性也被傳導到整機報價端，某云計算廠商的李離透露：“現在的服務器報價有效期非常短，以前能維持一個月，現在往往只有七天甚至更短，就是為了應對配件的波動。”
但他進一步指出，價格不是采購障礙，缺貨才是最大風險。“即便價格漲了，只要能拿到貨，大家都愿意支付這個溢價。”
自10月以來，三大DRAM原廠陸續暫停DDR5系列的合約報價，導致DRAM供應鏈面臨嚴重的供貨中斷，下游只能被動轉向現貨市場，供貨的確定性進一步下降。添加本文作者微信EATINGNTAE，探討成本控制與供應鏈安全的平衡之道。
在這樣的格局下，價格波動已成為常態，這意味著，存儲漲價帶來的只是利潤空間的壓縮與交付節奏的拉長，而非需求的降溫，AI服務器市場仍在持續擴張，廠商“高價照單全收”的態度，也在一定程度上支撐了上游的漲勢。
業內普遍預計，這輪存儲漲勢至少將持續至2026年年底。
據SK海力士透露，其計劃在明年進一步擴大產能，且 2026年DRAM與NAND全系列產品的訂單已被預訂一空。短期內，價格下行的空間依舊有限。
不過，市場并非沒有潛在的轉折點。
存儲行業資深高管陳棟告訴雷峰網，判斷存儲市場何時迎來拐點，可以關注兩個關鍵信號——資本熱度與產能釋放。
“首先，要看北美AI資本投資是否放緩；其次，要看原廠產能的供應情況。當前市場需求仍然確定且旺盛，而原廠普遍處于減產狀態，只有當廠商開始大規模擴產、或新工藝產線爬坡到位，而需求端沒有同步增長時，價格才可能迎來反轉。”
換句話說，AI浪潮點燃了存儲的“漲價周期”，但決定它何時降溫的，不只是庫存或市場情緒，還有資本與技術的節奏。
盡管最近在HBM領域出現了三星為搶占市場而發起的降價競爭，但多位業內人士均認為，HBM屬于特定高端市場，其價格戰對DRAM和NAND的影響非常有限。
換言之，HBM的局部競爭，并沒有改變整個存儲市場“漲”字當頭的格局。
而這場由AI推動的“存儲漲價潮”，不僅是供應鏈的震蕩，更是算力時代的真實代價——
當算法決定硬件，硬件也在重新定義AI的價格。
本文作者將持續關注存儲漲價潮給下游產品帶來的成本與供應影響，現在重點研究對端側產品的傳導機制，歡迎相關領域的朋友加微信EATINGNTAE，交流市場觀察與應對策略。
注：文中的范范、張展、李離、陳棟均為化名。
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
