存储芯片🔥9.0
“持续学习”的AI将把内存“供不应求”延伸至2031年?
📋总体概括
花旗9月14日报告指出，AI进入「持续学习」阶段——模型运行中持续吸收新知识并防止遗忘——将推动HBM、服务器DDR5与企业级eSSD需求从2027年起同步爆发。预计DRAM供需比2027、2028年分别恶化至-8.7%和-9.7%，NAND同期为-6.1%和-5.5%，供需失衡或延伸至2031年。尽管2027年全球内存资本支出预计同比大增46.5%至804亿美元，但产能建设交期漫长，供给扩张仍难填缺口。
⚡关键信息
- ▸花旗认为「持续学习」成未来五年AI核心主题，模型需在运行中更新参数并访问历史数据，内存需求显著抬升
- ▸DRAM供需比预计2027年恶化至-8.7%、2028年至-9.7%；NAND同期为-6.1%和-5.5%，失衡或持续至2031年
- ▸2027年全球内存资本支出预计同比大增46.5%至804亿美元，但产能建设交期长，难以填补供需缺口
- ▸AI工作负载演进：2022-2025上半年以训练为主拉动HBM，2025下半年起推理复杂度上升带动DDR5和eSSD需求
🔥犀利点评
卖方报告最擅长把当下紧缺外推成五年叙事，2031年的供需预测本质上是给资本开支周期背书。但逻辑并非全无依据：持续学习若真成为主流范式，内存从一次性训练成本变为持续运营成本，需求曲线确实会抬升。真正要盯的不是2027年的缺口数字，而是存内计算等新架构和CXL等扩容手段会不会提前瓦解这个稀缺故事。
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