文章核心观点 - AI发展引发的内存结构性短缺正蔓延至消费电子领域，导致电子设备价格持续上涨且短期内难以缓解，建议消费者尽早购买设备 [1][3][18] AI发展导致内存结构性短缺 - AI工作负载高度依赖大容量、高带宽内存，训练和推理系统无法在不损害性能的前提下缩减内存配置 [8] - 以处理100万token的长上下文为例，推理过程可能需要约60GB至100GB以上的高速DRAM，相比常见的8K token场景需求出现约60倍的跳增 [8] - AI公司正投入数十亿美元在全球快速建设数据中心，这被视作一种结构性的市场转变，而非周期性波动 [9] 内存市场供需失衡与价格飙升 - 当前RAM芯片的需求比供应高出10%，且制造商购买DRAM芯片的成本在本季度比上一季度高出50% [4] - 若生产商想更快拿到芯片，需支付原价两到三倍的费用 [4] - 预计DRAM价格在接下来的季度将再上涨40%，且2026年价格不会下降 [5] - 有实例显示，消费者在12月17日购买的内存条，8天后价格上涨34% [7] - 到2026年，仅云端高速内存的消耗量就可能达到3艾字节(EB) [10] AI对内存产能的挤占效应 - AI竞赛焦点正从算力转向内存容量和推理成本，对HBM和GDDR7等高速内存的需求飙升 [10] - 高速内存制造更消耗产能：生产1GB HBM所消耗的晶圆产能相当于4GB标准DRAM，GDDR7则是标准DRAM的1.7倍 [10] - 2026年全球DRAM总产能预计为40EB，而AI的“等效消耗”将占到总产量的近20% [10] - DRAM年产能增长仅有10%至15%，AI需求激增将挤压PC、智能手机和服务器DDR5等标准DRAM产品的供应 [10] 芯片制造商策略与行业影响 - 内存芯片制造商正将更多产能倾斜给利润更高的AI领域高端内存，相应减少了消费电子产品的芯片供应 [12][13] - 美光科技CEO表示，在可预见的未来，整个行业的供应量将大幅低于需求 [13] - 行业面临产能瓶颈，现有工厂设施到2026年底将达到扩张极限，而新的工厂要到2027年才能投产 [16][17] 对消费电子产品的连锁影响 - 电子设备制造商面临巨大的物料成本压力，可能将成本转嫁给消费者 [14] - 未来至少一年半到两年内，消费者将面对持续上涨的电子设备价格 [18] - 制造商可能采取叫停降价促销、缩减产品规格（如手机内存从16GB减至12GB或8GB）以及DRAM规格向下分级等措施 [19] - 高端产品将通过调整定价和促销策略转嫁成本，中低端产品则可能被迫涨价或加速停产退市 [19] - 内存短缺还可能连带导致GPU供应紧张，供应链报告称英伟达计划在2026年上半年将其RTX 50系列显卡产量缩减30-40% [14] - 英伟达在2026年的市场重心将转移到AI芯片和“AI工厂”，预计不会发布全新的消费级GeForce架构GPU [14]