随着人工智能技术的迅猛发展，AI竞赛的重点正从算力快速转向存储容量与推理成本。

在云端推理需求爆发式增长的驱动下，HBM、GDDR7等高速内存已成为行业新战场，而“存储黑洞”效应正加速显现，对全球供应链构成严峻挑战。

行业预测，2026年全球云端高速内存需求将突破3EB。

若纳入高速内存对晶圆产能的折算消耗，AI对全球DRAM产能的消耗可能逼近20%。

势必会挤压PC、手机及传统服务器等主流应用的供货，市场缺货与涨价压力同步升温。

推理需求倍增

专家指出，核心症结在于AI推理过程中需持续保存海量“中间状态数据”。

单个用户或AI代理的内存需求因此被倍数放大，直接将HBM与GDDR7推至供需拐点。

以典型场景为例：在100万token的长上下文任务中，即使采用FP8等高效格式，推理仍需约60GB高速DRAM存储中间状态。

若升级至FP16，需求将飙升至100GB以上。对比主流的8K token约1GB内存的需求，呈现60倍级跃升，成为AI规模化扩张的隐形成本瓶颈。

巨头需求测算

以Google（Gemini）、AWS（Bedrock）与OpenAI（ChatGPT）三大云平台需求测算，2026年推理端实时内存需求合计约750PB。

但实际部署需预留冗余与安全余量，硬件安装量可能翻倍，有效需求将推升至1.5EB。

叠加Meta、苹果私有云及中国市场的800PB需求，以及下一代模型训练所需的检查点与参数存储约500PB。

产能折算

行业综合预测，2026年云端GPU高速内存总需求将突破3.0EB。

需要注意的是，3.0EB需求量并不等同于直接消耗3.0EB的DRAM产能。

因高速内存非常吃晶圆产能，根据业内换算方式估计，1GB HBM约等效消耗4GB标准DRAM产能，1GB GDDR7等效消耗1.7GB。

以2026年全球DRAM产能约40EB为基准，AI消耗占比将达近20%。

而DRAM产能年增长率仅10%-15%，远低于需求增速，必然会导致PC、手机及服务器DDR5等标准DRAM供应紧张。

在此背景下，DRAM产能将加速向HBM、GDDR7等高附加值产品倾斜，传统DDR（含DDR4/DDR5）市场空间被持续挤压。

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