2026年8月，TrendForce发布的一份存储产业研究报告，给正在加速AI布局的云端大厂敲响了警钟。报告指出，随着全球主要云端服务商加速投入AI基础设施，DRAM与NAND Flash价格大幅上涨，存储成本占资本支出的比重迅速攀升。预估到2027年，两者合计将占主要云端服务商资本支出的68%。换言之，云端大厂每投入100元，就有近70元流向存储，形成越来越沉重的“AI存储税”。
这个数字背后，是AI产业投资逻辑的深刻转变。过去两年，市场关注焦点几乎全在GPU短缺和算力争夺上。但如今，存储正在取代算力，成为吞噬云端投资的最大黑洞。
存储成本暴涨：从47%到68%的跃升
TrendForce的报告显示，全球主要云端服务商的资本支出预计于2026年增长98%，2027年仍将增加50%。在这波支出扩张中，DRAM与NAND Flash合计占资本支出的比重，将由2026年的47%进一步升至2027年的68%。这意味着短短一年间，存储在云端资本开支中的占比将猛增21个百分点，远超历史上任何一次结构性变化。这表明存储成本已成为AI基础设施投资的最大单项支出。
【图表：存储占云厂商资本支出比重趋势图】
价格全线飙升：DRAM、SSD与HBM三箭齐发
存储支出占比飙升的直接推手，是合约价格自2025年下半年起的大幅走高。
服务器DRAM合约价在2025年下半年累计上涨64%后，2026年可能再涨约270%；企业级SSD价格则于2025年下半年上涨约35%，2026年预估累计涨幅达235%。AI芯片不可或缺的高带宽内存（HBM）价格同样持续上扬，TrendForce预估2027年HBM合约价仍可能上涨70%至140%。三类核心存储产品价格全线暴涨，共同推高“AI存储税”。尽管部分自2026年第二季起签订的长期供货协议设有价格上限，可望抑制进一步涨价空间，但整体存储合约价到2027年仍将维持高位。
【图表：主要存储产品价格涨幅对比图】
更值得关注的是HBM在AI芯片成本中的权重。Epoch AI的估算显示，从2024年一季度到2025年四季度，英伟达、AMD、谷歌和亚马逊设计的AI芯片中，HBM内存占总组件支出的比例从52%升至63%，HBM已成为AI芯片成本的最大组成部分。
这意味着AI芯片的成本压力已经从“谁有最强逻辑芯片”扩展到“谁拿得到足够多、足够便宜的HBM”。当一块AI加速卡上六成以上的成本来自内存而非GPU本身，存储就不再只是配套，而是核心竞争力。
【图表：HBM占AI芯片组件支出比例变化图】
供需失衡：HBM虹吸效应与产能紧缺的恶性循环
价格暴涨的根本原因，在于供需严重失衡。TrendForce估计，HBM与服务器用RDIMM在2026年合计将占DRAM位元供应量的51%，显示供应商正将有限产能优先配置给服务器应用。这一比例意味着消费级内存的产能被大幅挤压，传统DRAM与AI存储之间的产能争夺已进入白热化阶段。
HBM对传统DRAM产能的虹吸效应尤为显著。以OpenAI的“星际之门”项目为例，其每月需消耗90万片HBM晶圆，相当于传统DRAM产能的3倍。英伟达最新的Rubin GPU配备了高达288GB的下一代HBM4内存，对存储产能形成巨大虹吸效应。当一家公司的单款产品就能吞噬如此庞大的产能，供需失衡便不难理解。
与此同时，英伟达、微软Azure、AWS、谷歌云等9家头部客户，已全部与三星、SK海力士、美光签署3至5年长期供货协议，直接锁定未来数年50%以上的HBM产能。HBM订单已排至2027年，价格涨超200%仍缺货。这种头部客户锁单行为进一步加剧了市场紧张，中小厂商几乎无货可拿。
两大连锁反应：芯片涨价与架构重构
TrendForce认为，存储成本高企将对AI生态系统产生两方面重要影响。
首先是推高AI芯片价格。存储合同价格上涨，尤其是HBM涨价，将为英伟达等服务器及AI芯片供应商提供更充分的理由来提高产品价格。英伟达已宣布2027年起AI服务器涨价超15%，主要因HBM高带宽内存成本飙升。这意味着云厂商如果想维持既定的AI芯片采购量，可能必须进一步扩大资本开支。存储涨价传导至芯片涨价，芯片涨价又倒逼资本开支扩大，形成了一条成本传导的恶性循环链。
其次是倒逼云厂商优化存储架构。高昂的存储成本将迫使云端服务商重新调整AI系统架构，通过降低每套系统的存储容量，来减轻DRAM与NAND Flash涨价及供应配置受限带来的压力。可能采取的方式包括调整RDIMM配置、削减未来AI芯片整合的HBM容量，以及探索把模型架构直接固化于芯片中的AI ASIC方案。
供应链格局：三巨头垄断下的合同盛宴
当前全球HBM供应链高度集中于三家厂商：SK海力士、三星和美光。其中SK海力士市占率最高，是英伟达最大的存储芯片供应商，在HBM4这一代上的良率和出货节奏目前领先同行至少一个身位。三星在制程工艺上历史积累更深，但在HBM这条线上跑得晚了一步。美光在体量和技术成熟度上短期内追不上。
近期一批重大合同进一步锁定了这一格局。SK海力士与英伟达等美国科技公司签下价值7500亿美元的长期存储芯片供应协议，三星电子与博通签下价值2000亿美元的合作备忘录，英伟达与SK集团宣布超过5000亿美元的AI基础设施计划。加在一起，这批合同涉及的数字接近两万亿美元，时间跨度到2030年。
在云厂商端，资本开支同样惊人。Alphabet今年计划投入1750亿至1850亿美元，微软可能接近1900亿美元。IDC统计，一季度全球AI基础设施支出达到897亿美元，同比增长33%。2026年全球超大规模云厂商AI基础设施资本支出同比增长79%，达到8300亿美元。当云端大厂以近倍增的速度扩大开支，而其中七成流向存储，存储供应商的利润盛宴便顺理成章。
中国替代路径：华为AI SSD与国产存储追赶
在这一格局下，中国正积极寻求替代路径。华为正投入AI存储器研发，计划以固态硬盘（SSD）形式针对数据中心环境进行深度优化，目标是有效取代HBM解决方案。华为已推出统一快存管理器（UCM）软件套件，能够加速大语言模型在多种内存（包括HBM、标准DRAM和SSD）之间的训练。此外，国内以长鑫存储为代表的存储企业正在追赶，但与西方先进解决方案相较仍有一定差距。
在先进制程市场，随着国际巨头缩减产能，DDR4、LPDDR4及eMMC等成熟产品出现持续性供给缺口，为国内存储器厂商带来差异化市场发展机遇。在当前地缘政治背景下，下游客户对供应链自主可控的重视程度显著提高，为国产存储企业创造了有利发展环境。当巨头将产能转向高利润的HBM，成熟制程的市场空间便留给了中国厂商。
未来展望：2027年拐点与产业转型方向
展望未来，存储行业可能于2027年迎来关键拐点。TrendForce预计，随着制程转换持续推进，加上新晶圆厂于2027年下半年陆续提升产能，服务器DRAM与HBM合计位元供应量预计增长27%。
行业专家指出，2025年至2027年整体供需仍然偏紧，涨价趋势有望持续，但二季度涨幅已开始收窄，2027年或将成为观察行业拐点的重要窗口。与此同时，AI模型正从云端走向终端设备，智能手机、AI PC、智能眼镜及机器人等对低功耗、高响应存储芯片提出更高要求，直接带动LPDDR、NOR Flash等产品需求增长，“AI存储税”有可能从云端蔓延至终端。
