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AI 内存需求将暴涨 625 倍,戴尔 CEO 揭秘计算公式

发布时间:2026-04-10 02:22来源:微信阅读:12

戴尔 CEO Michael Dell 本周在美银活动上透露了一个数据:预计到 2028 年,AI 对内存的总需求将是 2022 年的 625 倍。

625 倍。这不是 6.25 倍,也不是 62.5 倍,而是实打实的 625 倍。

你或许觉得这是 CEO 的夸大其词。不过,他的计算逻辑其实相当直接——

两个 25 倍相乘的结果。

第一个 25 倍:单颗 GPU 的内存容量。

2022 年,英伟达 H100 搭载的是 80GB HBM3 内存。如今最新的 Vera Rubin 平台,单卡配备 288GB HBM4。而 Dell 预测到 2028 年,单芯片内存将达 2TB——即 H100 的 25 倍。

第二个 25 倍:全球部署的芯片数量。

2022 年 AI 芯片出货量尚小。如今各大科技巨头正疯狂扩建数据中心。英伟达年销 GPU 数量已是三年前的数十倍。Dell 预计到 2028 年,全球 AI 加速器部署量将是 2022 年的 25 倍。

单芯片内存 25 倍 × 部署数量 25 倍 = 总需求 625 倍。

数学逻辑简单,但背后的含义深远。

你可能已经察觉,近期购买内存条,价格较去年上涨了一倍以上。

这并非错觉。TrendForce 数据显示,2026 年 Q1 服务器 DRAM 合约价环比上涨 90-95%。消费级 DDR5 更是夸张——32GB 套条从去年年中的 100-200 美元涨至 350-600 美元。DDR5 颗粒现货价从 2025 年 9 月的 6.84 美元飙升至 12 月的 27.20 美元,涨幅近 4 倍。

原因显而易见:三大内存厂正全力将产能转向 AI 内存,导致消费级产能被严重挤压。

SK 海力士、三星、美光——垄断全球内存市场。它们正拼命扩建 HBM(高带宽内存)产线,原因在于 HBM 的利润率远超普通 DRAM。

一颗 HBM3E 芯片售价约 300 美元,36GB 容量,每 GB 超过 8 美元。而消费级 DDR5 每 GB 仅约 1-2 美元。作为厂商,必然优先选择 HBM。

这个数字或许会令你惊讶。

英伟达 H100 售价约 3 万美元,其中 HBM3 内存成本约 8800 美元——占比近 30%。

到了 H200(配备 141GB HBM3E),单内存成本就达约 2.5 万美元。在单颗 GPU 中,内存占据了约一半的成本。

这意味着什么?AI 芯片的军备竞赛,实质上是内存的军备竞赛。英伟达即便 GPU 设计再快,也受限于三大内存厂能提供多少 HBM。

当前 HBM 市场格局如下:

SK 海力士是最大赢家。2025 年营收 97.1 万亿韩元,同比增长 50%。运营利润 47.2 万亿韩元,翻了一倍多。利润率高达 49%——接近一半收入是利润。在周期性行业中,这是前所未有的。

美光表现也不俗。2026 财年 Q2 预计营收约 187 亿美元,同比增长 132%。每股收益同比上涨 480%。

三家公司的 2026 年 HBM 产能已售罄。订单已排至 2027-2028 年。

Dell 还提及了一个被低估的细节:新建内存工厂从动工到投产,大约需 4 年。

2023 年内存行业经历严重下行,价格暴跌,厂商亏损,资本开支大幅缩减。许多原计划建设的新工厂被推迟或取消。

然而 2024 年 AI 需求突然爆发。但新工厂已来不及——今日开工,投产需待 2028 年。

这就是 Dell 称“供需失衡将持续至 2027-2028 年”的原因。并非需求减少,而是供给不足。这是结构性缺口,非周期性波动。

你或许不涉足 AI,但也能感受到内存涨价。

2026 年全球 PC 出货量预计降 10-11%,智能手机出货量降 8-13%。并非需求消失,而是因涨价。戴尔、联想、惠普均宣布产品涨价 15-20%。

DDR4 产能加速萎缩——老工艺产线正被改造为 HBM 产线。若你仍在用 DDR4 老电脑,建议尽早升级内存——日后只会更贵且难买。

分析师指出,此次涨价周期是 2017-2018 年以来最严重的。上次持续近两年,此次可能更久。

Dell 的 AI 服务器业务从 20 亿美元增至 100 亿美元,再到 250 亿美元。预计今年将达 500 亿美元。过去一年获 640 亿美元订单。

他称市场“正处于 S 曲线最陡峭的部分”。

625 倍的需求并非精确预测,而是数量级判断。具体可能是 400 倍或 800 倍。但方向无疑:AI 对内存的需求是一个深不见底的黑洞。

对投资者,内存三巨头是未来两三年确定性最高的标的之一;对消费者,需为更贵的电脑手机买单。

AI 不仅改变软件,更重塑硬件供需——从芯片、内存到能源。625 倍仅是内存一项。若算上算力、存储、电力,AI 对物理世界的胃口,可能远超想象。