這場記憶體危機,與其說是需求突然暴增,不如說是產能重新分配造成的衝擊。
AI 伺服器需要大量高頻寬記憶體(HBM)。HBM 由多層 DRAM 裸晶垂直堆疊而成,還需要先進封裝技術。當記憶體製造商把更多產能與投資轉向這個價值更高的市場,便會有較少產能留給伺服器、交換器、PC 和智慧型手機所使用的傳統記憶體。
價格訊號已相當驚人。南韓 DRAM 在 8 月首 20 日的出口單位價達到每公斤 92,183 美元,按年上升 401%,約為 2023 年 1 月低位的 12.5 倍。
11 不過,這個數字必須謹慎解讀:它是以出口金額除以重量計算出的海關統計單位價,並不是某一款標準化 DRAM 晶片的報價。
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為何 HBM 會擠壓普通 DRAM?
HBM 把多層 DRAM 裸晶封裝在一起,目的是提供 AI 加速器所需的高記憶體頻寬。與傳統記憶體相比,它更依賴稀缺的晶圓、先進封裝與產品驗證能力。
商業誘因同樣關鍵。HBM 和大容量伺服器記憶體服務的是目前增長最快、價值最高的市場,因此製造商有充分理由把生產與資本開支轉向這些產品。結果是,普通 DDR4、DDR5、LPDDR 和伺服器 DRAM 的供應變得更緊張——即使這些產品的需求並未消失。
高盛預計,整體 DRAM 供應短缺將由 2026 年的 5.0% 擴大至 2027 年的 5.9%,理由包括 AI 伺服器所需的 HBM,以及大容量伺服器 DRAM 正消耗有限的生產產能。
4 這是預測而非必然結果,但它說明市場為何把本輪短缺視為結構性問題,而非短暫的現貨市場波動。
資料中心面臨兩重瓶頸
AI 資料中心不只需要 AI 加速器,也需要足以餵飽這些處理器的高效能記憶體。因此,即使營運商已取得計算處理器,HBM 短缺仍可能限制伺服器部署速度。
HBM 與傳統伺服器 DRAM 價格上升,也會推高每部伺服器的成本。大型雲端服務商憑藉採購規模和長期合作關係,更有能力確保供應;規模較小的營運商與企業買家,則可能面臨部署延遲、系統價格上漲,或只能優先支援最具商業價值的工作負載。
這不代表每個資料中心項目都會停擺,而是記憶體將成為影響部署速度與系統經濟效益的更重要限制,與 AI 加速器、電力、網路和先進封裝並列。
企業交換器與 WLAN 設備格外敏感
短缺也正蔓延至企業網路設備。校園網路交換器和無線區域網路(WLAN)產品都會使用 DDR 記憶體,因此製造商同樣承受伺服器與 PC 所面對的元件成本上升。
Dell’Oro 指出,DDR 8Gb 記憶體晶片的現貨價格在過去一年上升 788%。供應商通常透過合約採購記憶體,而不是直接按現貨價購買;不過,現貨市場仍可反映合約議價所承受的壓力。Dell’Oro 估計,記憶體過去只佔校園網路交換器與 WLAN 設備物料清單成本的低至中個位數百分比,但在受影響產品中,這一比例可能升至約 30%。
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可能出現的商業後果相當直接:設備價格上漲、記憶體配置縮減、更新週期延後,以及更多依賴現有設計。Dell’Oro 認為,這個市場要看到有意義的供應緩解,可能要等到 2028 年之後。
54 不過,這仍屬市場展望,而非固定期限,因為供需和產品組合都可能改變。
PC 與手機可能變得更貴
消費電子產品較難吸收大幅記憶體成本衝擊。製造商可以提高售價、降低基本記憶體或儲存容量、削減其他元件成本,或接受較低利潤;但每個選項都會把代價轉嫁給買家或供應商。
Gartner 預測,2026 年 PC 出貨量將較 2025 年下跌 10.4%,智慧型手機出貨量則下跌 8.4%。該機構並估計,到 2026 年底,DRAM 與 SSD 合計價格可能上升 130%,令 PC 平均價格提高 17%,手機平均價格提高 13%。
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低價裝置尤其容易受到衝擊,因為記憶體在其物料成本中所佔比例較高,而消費者對價格也更敏感。市場可能因此出現較少入門配置、相同規格產品價格更高,以及家庭和企業延長裝置使用週期等現象。
半導體市場正按記憶體類型分化
這場短缺對半導體業不同企業的影響並不一致。具備 HBM 能力、先進封裝技術和成熟 AI 加速器客戶關係的公司,將受惠於市場轉向高階記憶體;專注於 PC、手機、網路設備和一般電子產品的供應商,則要同時面對投入成本上升、供應受限和單位需求轉弱。
這也改變了產業競爭中最具戰略價值的能力。競爭焦點已不再只是先進邏輯製程,DRAM 製程技術、HBM 堆疊、封裝產能、良率和客戶驗證,正成為 AI 硬體供應鏈的重要環節。
因此,市場可能呈現更明顯的分層:高階 AI 記憶體維持高利潤,但傳統記憶體卻因製造商把產能重新分配出去而變得稀缺且昂貴。
記憶體內運算有潛力,但不是即時解方
其中一個可能的技術方向是記憶體內運算(PIM)。它把有限的運算邏輯放在 DRAM 記憶體庫附近或內部,讓部分計算可以在資料儲存的位置完成,減少記憶體與 AI 處理器之間反覆搬移資料的需要。
在 Hot Chips 2026 半導體研討會上,三星展示了 LPDDR5X-PIM,並公布以 Meta 的 Llama 3.1 8B 模型在邊緣 AI 加速器上進行測試的結果。在該項測試中,系統每秒產生 81.3 個 token;採用傳統 LPDDR5X 的比較系統則為每秒 27 個 token。
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這項結果對該項特定測試具有參考價值,但並不能證明 PIM 可以在整個 AI 市場取代 HBM。PIM 更適合特定推論與邊緣 AI 工作負載;大規模訓練及其他需要極高記憶體頻寬的應用,仍依賴不同的系統架構。一次成功的展示,也不代表這項技術已廣泛部署於 PC 或智慧型手機。
什麼可能令短缺結束?
延伸至 2027 或 2028 年的預測,應被視為情境推演,而不是確定結果。以下發展都可能降低市場壓力:
- 新的 DRAM 與先進封裝產能比預期更快投產。
- AI 基礎設施支出放緩,令 HBM 需求下降。
- 裝置需求轉弱,釋放部分傳統記憶體供應。
- PIM 等架構變化減少特定工作負載的記憶體流量。
- 買家與製造商重新設計產品,採用不同記憶體密度或配置。
反過來,AI 加速器需求若持續強勁、封裝擴產速度較慢,或製造與驗證出現問題,供應緊張期也可能延長。
核心結論是:AI 正由內而外重塑記憶體市場。HBM 需求不只是新增一類產品,更改變了稀缺 DRAM 產能的分配方式。這正是為何一場源自 AI 伺服器的供應緊張,能同時推高校園網路交換器成本、延長 PC 更換週期,並令智慧型手機的物料成本更難控制。