美光CEO警告内存紧缺或将延续至2028年，AI与服务器抢占产能是主因

美光科技 CEO Sanjay Mehrotra 在最近一场投资者沟通会上给出判断：内存市场的供不应求至少还会再持续两三年，公司内存产品的需求会持续超过可用供应量。三星的高管也表达了类似看法。

简单说，这并不是一次突然出现的短缺，而是产业重心持续偏移的延续。美光已经不再销售消费级 RAM，Mehrotra 的这番话指向的是美光面向企业客户的两块核心业务——给 AI 加速器用的 HBM（高带宽内存）和给数据中心服务器用的 DRAM。

要理解为什么供应会一直紧，得先分清 AI 对内存的需求和普通设备完全不同。HBM 是专门堆叠在 AI 加速器芯片旁的超高带宽内存，通过特殊的封装技术把多层 DRAM 垂直堆叠起来，与处理芯片直接对接，实现极高的数据吞吐速度。它的产能消耗和工艺要求都远高于普通 DRAM——一台训练用 GPU 服务器的内存容量可能达到普通服务器的数十倍，而且对带宽和时延的要求极端苛刻。这就是为什么晶圆厂的产线会被优先分配给 AI 和服务器相关的内存产品。换句话说，在有限产能的前提下，留给消费级内存的份额被持续压缩。

从行业角度看，内存制造本身就有明显的周期属性。一座先进制程晶圆厂从规划到量产通常需要数年，资本开支巨大。这意味着即使现在决定扩产，新增产能也要过一段时间才能释放。Mehrotra 把短缺预期至少拉到 2028 年，实际上暗示未来两三年内的产能释放节奏，未必跟得上 AI 基础设施建设的速度。而且，HBM 的制造难度比普通 DRAM 更高——它需要先进封装技术，良率提升是一个渐进过程，短期内产能扩张的速度受到技术和设备的双重制约。

对普通用户来说，影响体现在两条线上。第一条是服务器和 AI 基础设施成本可能持续偏高，云计算服务和 AI API 的定价因此不易下行。训练和部署大模型的云服务商，其底层成本结构中内存占比不小，内存价格波动会直接影响最终服务的定价策略。第二条更直接——消费级内存和存储设备的价格可能也会受到波及。虽然美光自己已经退出消费级 RAM 市场，但整个行业的产能被 AI 和服务器挤占后，留给手机、PC 和消费电子的内存供应自然会更紧张。换句话说，你买手机、笔电或存储卡时，背后可能正在感受 AI 建设浪潮的溢出效应。这种传导不一定立刻体现在零售价上，但会缓慢推高整机成本，尤其在中低端设备上更为明显。

这类变化也可能让"内存涨价周期"成为近几年硬件市场的常态叙事。过去内存行业经历过多次"紧缺—扩产—过剩—再紧缺"的循环，周期通常几年一轮。但这一轮不太一样的地方在于，AI 带来的需求增长曲线比历史任何一轮都更陡峭。HBM 这类产品对工艺、良率和封装技术的要求极高，能稳定供货的厂商数量有限，短期内很难靠新增产能来平抑价格。相比之下，上一轮内存紧缺周期主要由手机和 PC 出货驱动，需求波动相对可预测；而当前 AI 算力建设的投入速度和规模，已经超出了传统产能规划的假设范围。

从另一个角度看，这种结构性的产能倾斜也会改变下游厂商的策略。手机和 PC 厂商可能更倾向于长期锁定内存合同，或者在产品设计上做更多的容量优化——比如通过更高效的存储压缩、内存复用技术来降低单台设备的内存占用。AI 服务器供应商则可能反过来加速和内存厂签长单，确保自己不被排除在产能分配之外。整机厂商面临的博弈在于：如果现在锁定的内存价格在后续周期中回落，长期合约可能不划算；但如果选择不锁量，又可能面临短期供应不足的风险。

值得关注的后续信号包括：内存厂是否有新的建厂或扩产计划、HBM 良率的公开进展、以及消费级 DRAM 报价的走势。如果 2027 年前后出现新增产能集中释放的迹象，短缺预期可能提前缓解；如果 AI 算力需求继续以现有节奏扩张，那么 Mehrotra 提到的时间窗口可能还不够乐观。另一个观察点是 AI 基础设施建设的实际部署节奏——如果大规模 AI 训练集群的部署放缓，内存需求的增量可能会相应放缓，为产能释放留出更多缓冲。对普通消费者来说，最实际的建议是在有换机需求时不必过度犹豫，因为短期内内存价格下行空间可能有限；而对开发者和技术从业者来说，内存成本的变化也会影响模型推理和部署的经济性考量。