存储暴涨的真相，以及还能涨多久？
作者简介：
汤之上隆先生为日本精密加工研究所所长，曾长期在日本制造业的生产第一线从事半导体研发工作，2000年获得京都大学工学博士学位，之后一直从事和半导体行业有关的教学、研究、顾问及新闻工作者等工作，曾撰写《日本“半导体”的失败》、《“电机、半导体”溃败的教训》、《失去的制造业：日本制造业的败北》等著作。
从2025年到2026年，任何长期关注半导体行业的人，都会看到一连串令人怀疑自己眼睛的数字。全球半导体市场规模有史以来首次突破1万亿美元，并直逼2万亿美元，其中，DRAM和NAND这两大存储市场，正在呈现出只能用“异常”来形容的迅猛扩张态势。
DRAM和NAND的现货价格在一年半多的时间里上涨至约10倍，来自世界各地的声音都在惊呼，用于个人电脑、智能手机、游戏机等数字家电的存储“完全不够”。
本文将以公开数据等为基础，依次剖析以下两个问题：（1）为什么存储器市场会出现如此异常的增长；以及（2）这种增长会持续到什么时候。
01
半导体市场的急剧扩大
图1是根据世界半导体贸易统计组织（WSTS）的数据和2026年春季预测值，绘制的1990年至2027年全球半导体市场规模变化图。1990年约为500亿美元的市场，在个人电脑普及、互联网扩张、智能手机出现等浪潮的推动下稳步增长，到2020年前后已经达到4000多亿美元。到这里为止，可以说是“正常的增长”。
图1因AI热潮而快速扩张的全球半导体市场（2026—2027年为预测值）；出处：作者根据WSTS的数据及WSTS的2026年春季半导体预测值制作
形势发生根本性转变是在2022年11月30日，即OpenAI发布ChatGPT之后。图1所示的市场规模在2024年跃升至6305亿美元，2025年跃升至7956亿美元，预计2026年将达到1.5112万亿美元，2027年将达到1.9137万亿美元，简直是垂直飙升。
也就是说，短短2～3年内，市场规模就将膨胀至原来的两倍以上。在过去30余年的半导体产业历史上，从未有过如此陡峭的增长。2022年11月30日ChatGPT的发布，显然是导致市场走势发生剧变的契机，这一点一目了然。
02
存储市场的扩张堪称“异常”
半导体市场整体正在急速扩张，这是事实，但如果将其构成拆分来看，就能够清楚地看到，扩大的主角是谁。
图2是将半导体按照产品类别分为四类，并展示市场变化的图表。这四类分别是：MOS Micro（包括处理器和微控制器）；主要包括DRAM和NAND等的MOS存储；包含英伟达（NVIDIA）的GPU和智能手机处理器的Logic（逻辑）；以及Analog（模拟）。这里最为显眼的，是代表MOS存储的曲线异常陡峭的上升。
图2包含DRAM和NAND的存储、包含GPU的逻辑芯片快速增长（2026—2027年为预测值）；出处：作者根据WSTS的数据及WSTS的2026年春季半导体预测值制作
尽管MOS存储市场在2023年一度跌至923亿美元，但预计到2027年将达到1.0621万亿美元，仅用三年多时间就增长超过10倍。DRAM和NAND的合计市场规模突破1万亿美元大关，是半导体产业历史上前所未有的事情。
在同一张图2中，包含英伟达GPU在内的逻辑芯片市场到2027年也将达到5228亿美元，突破5000亿美元大关，但值得注意的是，存储市场的增长势头甚至超过了这一增速。一提到AI热潮，人们往往首先会被作为AI半导体主角的英伟达GPU吸引目光，但如果从金额来看，实际上，存储的异常膨胀才是当前局面的最大特征。
03
DRAM和NAND市场双双异常扩张
那么，在存储领域中，DRAM和NAND分别呈现出怎样的变化？图3以TrendForce的数据为基础，以季度为单位，展示了从2005年至2026年第二季度（Q2）的DRAM和NAND全球市场走势。
图3 DRAM和NAND的全球市场（2026年第二季度为预测值）;出处：作者根据TrendForce“Data Track”的数据制作
从这张图可以看出，到2022年前后为止，两者都一直沿着所谓的“硅周期”，周期性地反复经历繁荣与衰退。被称为存储泡沫的2018年前后的高峰、被称为新冠特殊需求的2021年前后的高峰，以及此后的低谷——这些波动都处于过去经济周期的范围之内。
然而，从2025年到2026年的这一轮上升，与过去任何一个高峰都不在同一个层级。从2023年第一季度到2026年第二季度，DRAM市场按季度计算从97亿美元激增至1450亿美元，NAND市场则从87亿美元急增至约9.3倍的810亿美元，二者都呈现出突破式的迅猛增长。
在ChatGPT发布后，一度触底的两个市场从此一跃而起，这种情况已经无法用以往的硅周期概念来解释。DRAM和NAND“同时”呈现异常扩大，是当前局面的一个重要特征。
04
其原因在于DRAM和NAND现货价格暴涨
既然市场按金额计算正在急剧扩大，那么其背后应该存在价格的急剧上涨。图4展示了DRAM（DDR5 16Gb 2Gx8）和NAND（1Tb TLC晶圆）现货价格的变化。从2023年至2025年上半年，DRAM价格相对稳定地维持在4至6美元区间，NAND价格则维持在2至3美元区间。然而，进入2025年下半年后，情况发生了彻底变化。
图4 DRAM（DDR5 16Gb 2Gx8）和NAND（1Tb TLC晶圆）现货价格的暴涨；出处：作者根据TrendForce的数据制作
DRAM的现货价格从2023年初的4.7美元上涨至46.0美元，约为原来的9.8倍；NAND的晶圆价格也从2.4美元上涨至25.0美元，约为原来的10.4倍。仅仅在一年半左右的时间里，两者都上涨了接近10倍，涨幅惊人。
这里，由于各类存储的市场规模（金额）由“价格×数量”决定，因此，正是这轮价格暴涨，从金额层面直接推高了图2和图3中所看到的存储市场的异常扩大，可以说它就是“罪魁祸首”。
这里自然会产生一个疑问。为什么DRAM和NAND的价格会暴涨到如此程度？下面将从需求端和供给端两个方面，逐步揭示其原因。
05
无论是谷歌搜索，还是生成式AI的推理，人类的行为模式都是一样的
为了理解价格暴涨的根本原因，首先来看一看我们人类的行为。图5对比了在谷歌（Google）上进行搜索与向以ChatGPT为代表的生成式AI提问。也就是说，一边是“使用谷歌进行搜索的人”，另一边是“向ChatGPT提问的人”。
图5在谷歌上进行1次搜索与向ChatGPT进行1次提问
据称，全球使用谷歌搜索的人超过50亿，使用生成式AI的人超过10亿，并且正如箭头所示，人们的行为正在逐渐从搜索转向生成式AI。
这里的关键在于，从人类的角度来看，两者的操作几乎没有变化。面对智能手机或个人电脑，输入自己想知道的事情，然后获得答案——从用户体验来看，搜索和向生成式AI提问几乎是一样的。
也就是说，用户完全没有意识到，自己从“搜索”转向“向AI提问”之后，背后产生了多么巨大的负荷。这种“表面上看起来一样，实际内容却相差几个数量级”的落差，正是接下来要讲的存储需求爆发的起点。
06
生成式AI的运算量高出1万至100万倍
即使表面上看起来一样，数据中心服务器内部发生的事情却完全处于不同的层级。图6对谷歌搜索1次和GPT-5推理1次的计算内容，按照项目进行了比较（截至2024年的推算）。看到这张表，两者之间的差距之大令人震惊。
图6谷歌搜索1次与向ChatGPT-5提问1次的计算成本比较（截至2024年）；出处：作者预测
其中，尤其具有决定性意义的是每秒浮点运算次数（Floating-point Operations Per Second、FLOP）。谷歌搜索1次所需的浮点运算次数为10亿至100亿次，而GPT-5推理1次则达到100万亿至1000万亿次。两者之间的差距实际上达到1万倍至100万倍。
此外，在搜索过程中，原本仅需通过CPU进行索引匹配即可完成的处理，在生成式AI中却需要动用150至400台GPU来进行超大规模的矩阵运算。能耗增加30至100倍、单次成本增加500至3000倍的数据，也印证了这一运算量的爆发式增长。
对用户而言，“搜索”与“向AI提问”虽是相同的操作，但生成式AI背后的运算量却要大1万至100万倍。如果全球数十亿人的行为都向这一方向转变，所需的计算资源和内存将呈天文数字般激增。
07
超大规模云服务商的设备投资异常膨胀的原因
单次运算量达到1万至100万倍，而全球超过10亿人每天反复进行这样的操作——正在为这种难以想象的计算需求做准备的，是以GAFAM为代表的超大型IT企业，也就是所谓的超大规模云服务商。图7展示了排名前四的超大规模云服务商——亚马逊、谷歌、微软和Meta设备投资额的变化。
图7排名前四的超大规模云服务商的巨额设备投资额；出处：作者根据各公司的财报以及TrendForce等数据制作
这四家公司的设备投资总额，从2015年的210亿美元扩大至2020年的910亿美元，并在ChatGPT发布后的2024年达到2170亿美元，2025年达到3550亿美元，预计到2026年最终将达到7550亿美元。按照1美元兑换160日元计算，这一投资额约为120万亿日元，规模超过日本的国家预算（一般会计准则）。
尤其是最近一年中的激增态势非同寻常，确实适合用“异常”这个词来形容。这里需要注意的是，这终究只是排名前四的企业的数据。如果再加上OpenAI、其他云服务企业以及各国政府的AI投资，投向AI基础设施的投资总额将变得更加庞大。他们正在把这些巨额资金投入AI数据中心的建设，以及采购用于填充这些数据中心的半导体。
08
AI数据中心这一“黑洞”正在吞噬存储
上述发展态势直接导致了价格飙升的机制。图8用一张图表现了价格飙升的结构。超大规模云服务商接连建设的AI数据中心，如同“黑洞”一般，将作为AI半导体的GPU、由8至12层DRAM堆叠而成的高带宽存储器HBM，以及搭载NAND作为存储介质的SSD，一个接一个地吸入其中。
图8为什么DRAM和NAND价格会暴涨
另一方面，用于个人电脑、智能手机、游戏机等数字家电的DRAM和NAND，陷入了“严重短缺”的状态。存储厂商的生产能力是有限的，在有限供应中的大部分被优先分配给AI数据中心的结果，就是能够分配给民用设备的DRAM和NAND变得极度不足。
如果需求大幅超过供给，存储价格上涨就是市场的必然结果，这正是DRAM和NAND价格暴涨（图4）的真相。而一旦价格上涨，市场规模（金额）就会膨胀——由此形成了DRAM和NAND市场的异常扩大（图2、图3）。
09
这种异常增长会持续下去吗
到这里为止，我们已经看到了以生成式AI为起点的存储市场异常扩大的机制。接下来必须面对的问题是，这种增长会持续到什么时候。作者认为，从历史视角和物理限制这两个方面来看，这股狂热将在并不遥远的时期迎来转折点。
【其一】存储的历史——同比正增长从未持续超过5年
图9展示了从1991年至2028年存储市场的同比增长率。作者在这张图中标注了Windows 95发布、互联网泡沫、雷曼危机、存储泡沫、新冠特殊需求以及当前的AI热潮等过去推动存储市场变化的事件。
图9存储市场的同比增长率；出处：作者根据WSTS的数据及WSTS的2026年春季半导体预测值制作
重新观察可以清楚地看出，存储市场一直以较短的周期反复经历正增长和负增长。在增长43%、增长52%等高速增长的第二年，经常会出现下降30%、下降50%等大幅下跌。
这里存在一条极其重要的经验规律。仔细追踪图9可以发现，在过去30多年中，存储市场的同比正增长从未连续超过5年。无论需求多么强劲，无论市场形势多么繁荣，由于供过于求或需求周期性回落，几年之内必然会转为负增长。这便是存储产业的宿命——硅周期。
在本轮AI热潮中，2024年的增长率为79.3%，预计2026年更将达到前所未有的249.5%。如果直接套用这一历史经验规律，可以认为，到2027年至2028年前后，这种异常增长很可能会暂时停止。
【其二】需求呈指数增长，供给基础设施呈线性增长——“无法生产”的壁垒
除了历史经验规律之外，另一个不容忽视的是物理限制。图10以示意图的形式展示了芯片需求与支撑这一需求的基础设施能力之间的关系。
图10芯片需求呈指数增长，基础设施能力呈线性增长
由生成式AI带动的芯片需求，尤其是存储需求，由于用户数量增加与模型规模扩大相互叠加，将呈指数级增长。在图中可以看到，以绿色表示的芯片需求曲线如同火箭一样向上攀升。
另一方面，为满足这些需求所需的基础设施能力——也就是半导体工厂、向工厂供应的电力、用于冷却的水，以及各种制造设备的生产能力——只能像红色直线所示的那样，以线性方式扩大。
建设一座新工厂需要数年时间，电网扩建、水资源保障以及设备厂商生产能力的扩大，也都分别伴随着较长的交付周期和巨大的限制。因此，指数曲线与直线在某个时点出现巨大偏离，是数学上的必然结果。
由此预计会出现的情况，就是图10右上方所示的“即使有需求也无法生产”。无论AI数据中心多么需要存储，一旦遭遇电力、水和制造设备这些瓶颈，供给就无法再继续增加。具有讽刺意味的是，这并不是因为需求减弱而导致增长停止，而是由于供给的物理上限，导致增长触顶的情景。无论如何，线性增长的供给不可能永远支撑指数增长的需求。
10
结论——理解狂热的结构，为转折点做好准备
让我们整理一下前面的论述。全球半导体市场以生成式AI的出现为分界点，呈现出垂直上升的态势，其中存储市场的扩大尤为突出。DRAM和NAND都呈现出异常增长，其直接原因在于现货价格上涨至约10倍。
而追溯价格暴涨的根源，最终会落到人类行为从搜索转向生成式AI，以及其背后1万至100万倍的运算量差距上。这种巨大的运算需求，使超大规模云服务商的设备投资异常膨胀。AI数据中心这一“黑洞”将GPU、HBM和SSD一个接一个地吸入其中，与此同时，用于民用设备的存储则出现极端短缺。这就是存储器市场异常增长的全部原因。
然而，这种增长不会永远持续。首先，从历史上看，过去从未出现过存储市场正增长持续超过5年的情况。此外，线性增长的供给基础设施无法完全支撑指数增长的需求，“即使有需求也无法生产”这一物理壁垒正在前方等待。
基于这两个原因，作者认为，当前的异常增长将在2027年至2028年前后迎来一个转折点。究竟是“硅周期”的历史再次重演，还是由于基础设施这一瓶颈，AI热潮走向终结？即使需求具有结构性，供给的物理上限也是无法改变的。
无论如何，冷静理解当前正在发生的AI热潮的狂热结构，对于为即将到来的转折点做好准备，是不可或缺的。因为可以认为，我们正站在存储超级周期最陡峭的上坡途中。
来源：内容由芯世相（ID：xinpianlaosiji）编译自「JBpress」，作者：汤之上隆
