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内存价格疯涨要持续多久?40年铁律告诉你:暴跌90%只是时间问题

冠军体育专业赛事平台|今日赛程与赛事资讯编辑部 659 阅读 约 5.5 分钟

内存价格疯涨,到底要持续多久? “暴跌90%”这条老规矩,这回还灵不灵? 想要答案,先听听在半导体行业干了四十多年的老行家怎么说。 眼下的行情已经很夸张。 据快科技10月30日报道,日本市场海盗船DDR5-6000 128GB套装,去年10月零售价59,800日元,今年10月中旬涨到514,800日元,一年涨幅760.9%。 涨成这样,缺货到底有没有尽头? 黄仁勋为啥直奔首尔过去聊AI,大家盯着GPU和台积电。 现在,内存悄悄成了最关键的战场。 黄仁勋在台北电脑展结束后,没急着回美国,转头去了首尔,宣布和SK海力士一起开发下一代内存,还说内存缺货短期内看不到尽头。 他说黄仁勋既是天才企业家,也是最出色的业务型高层。 在台湾逛夜市、吃小吃,掀起一阵热潮,转身又把亲民作风带到阶级分明的韩国:带着SK集团会长崔泰源一起给记者发点心。 吴金荣说,这在韩国几乎不可能出现。 这次合作为什么重要? 吴金荣讲得很直白。 现在的GPU是Blackwell,后面还有Rubin。 这些AI芯片都得搭配内存,速度还要极快,于是有了高频宽内存HBM。 HBM紧挨着GPU,由台积电用CoWoS先进封装技术整合在一起。 所以台湾这几年从韩国进口了大量HBM,成了韩国重要的出口地区。 DRAM这块,三星稳坐龙头三十多年,全球市占率约36%到37%,SK海力士排第二。 可三星在研发阶段觉得HBM不重要,辉达便找上SK海力士一起开发。 结果HBM市占率最高的,是SK海力士。 有人问,内存的重要性是不是已经超过晶圆代工的先进制程了? 吴金荣的看法是,GPU由辉达设计,仍是绝对主角,而GPU必须用台积电的先进制程。 HBM属于附属零件,没有台积电做好Rubin,HBM再多也没用。 不过,HBM越来越重要,这点没跑。 内存为啥缺成这样原因之一,市场上约53%的产能被AI吃掉了,留给电脑、手机等各种应用的只剩40%多。 吴金荣说,这一波缺货像蝴蝶效应,从HBM开始,一路挤压到传统内存,最后变成全面短缺。 内存的用处太广,电脑、手机、电视、汽车都要。 主要供应商有三星电子、SK海力士、美光科技,中国大陆的长鑫存储,还有台湾的南亚科等。 这些厂商原本供需大致平衡,2025年年初甚至供过于求,价格不好看。 AI一火,AI服务器数量急剧增加,缺货就变得十分严重。 缺货啥时候缓解目前还看不到迹象。 吴金荣判断,今年绝对继续缺,明年可能还会缺一阵,得看实际情况。 数据显示,今年个人电脑出货量比去年约衰退12%,智能手机出货量可能衰退14%,原因就是内存不足、价格上涨。 联想是全球个人电脑市占率第一,2月前后宣布电脑涨价15%,7月还要再涨一次。 黄仁勋今年大力推的AI PC,吴金荣认为也会受缺货影响。 关键词是“代理式AI”。 他打了个比方:2022年底OpenAI发表的ChatGPT属于生成式AI,用户问、AI答,能绘图、作曲、写程序,但不会替用户办事。 代理式AI像一位秘书。 想去日本赏樱,AI会比较航班、建议京都一带的时间点、预订旅馆,最后用户确认就行。 今年年初还刮起“养龙虾”的热潮。 一位工程师开发了叫OpenClaw的程序,图标像龙虾,装在个人电脑或服务器上,就有了代理式AI功能。 苹果价格较低的Mac电脑因此热销,售价约四五百美元,库存一度被抢光。 面对缺货,各家内存厂纷纷扩产。 SK海力士与三星持续扩张,美光在美国建厂,还买下力积电在铜锣的厂房。 但吴金荣觉得缓不济急,杯水车薪。 同时CPU、金属、电路板都在涨价,消费者收入没增加,购买量自然下降。 供给增加、需求下降,总有平衡的一天,只是恐怕没那么快。 内存是个“过山车”行业吴金荣有三十多年经验,早年在个人电脑公司还管过内存采购。 他说,内存景气循环特别明显:缺货时间较短,供过于求时间较长,常在两头摆荡。 增产有两招,一是盖新厂,二是技术进步,比如从18纳米进步到16纳米,每片晶圆能产出的内存就变多了。 中国大陆的长江存储与长鑫存储今年都上市募资了。 长江存储计划盖月产能10万片的DRAM厂,长鑫存储也规划月产能约10万片,不够还会继续盖。 全球DRAM月产能约280万到300万片,10万片已是显著的数字,多盖几座,供需自然趋于缓和。 不过,内存厂现在也精明多了。 他们跟客户签长约,最长五年,客户要预付定金,每月须提取约定数量,不足就扣款,只能延迟,不能短少。 所以扩产不愁卖不掉,预计还会继续扩。 吴金荣据此判断,今年年底内存报价仍会涨,明年要审慎观察。 长约让内存公司受影响不大,只是涨幅可能趋于保守。 内存厂的毛利如今已超过台积电,有的高达80%,价格早已超越一般经济学的供需原理。 他认为涨价的临界点会出现在明年下半年。 HBM比较特殊。 它用的晶粒面积约是DDR5的三倍,还要多层堆叠,良率损失多,也加剧了DRA

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