消费级内存价格回落,存储超级周期还能持续多久?
创始人
2026-03-31 14:49:35

近日,伴随谷歌TurboQuant算法的持续发酵,消费级市场的存储产品价格呈现震荡。

公开信息显示,在国内市场,二手平台闲鱼上的DDR4近7日的成交均价较前一周下跌80元,报360元;DDR5的成交均价较前一周下跌20元,报1090元。在得物App上,16G DDR5内存条价格在3月13至19日达到最高价,约1674元一条,目前已回落至1399元左右。

在国际市场,过去一周,美国多家零售商的DDR5内存出现大范围降价,单套最高降幅达100美元,其中海盗船相关产品的降价力度最为突出。此次降价在亚马逊美国和新蛋等主流电商平台均有体现,以海盗船的复仇者(VENGEANCE)系列DDR5内存32GB容量、最高6400MHz频率的型号为例,其售价约为379.99美元,较近期峰值的490美元大幅下降。

与此同时,上证报记者注意到,企业级内存的价格相对坚挺。如在京东、闲鱼等线上交易平台,64GB DDR5内存的价格略有下降,但整体仍高于12000元。

为何消费级内存价格在短期内出现大幅回调?为何消费级与企业级存储出现价格分化?存储的超级周期又是否能持续?

多重催化推动价格回调

记者通过调研了解到,技术冲击、供需变动与渠道恐慌可能是本次降价的主要催化因素。

首先,TurboQuant算法的冲击导致了市场预期发生变化。

上周,谷歌在官网上展示的AI内存压缩技术“TurboQuant”,宣称可将大语言模型(LLM)推理中的缓存内存占用压缩至六分之一,并在英伟达H100 GPU上实现最高8倍的性能加速。市场或将其解读为AI对内存的需求将出现下降。

其次,供需关系发生变动,消费级产品的市场供给回升。

“内存市场此前经历了前所未有的供需失衡。”基础云数据中心服务商——上海沐高网络科技有限公司技术负责人卞峥嵘向上证报记者表示,2025年中至2026年初,三星、SK海力士和美光三大国际存储巨头将超过80%的先进产能转向生产高带宽内存(HBM)和高端DDR5,以满足AI服务器的爆发式需求。这直接导致消费级DDR4/DDR5内存供应断崖式短缺,价格一路飙升。

但随着HBM产线逐步稳定,国际厂商开始向消费市场释放部分产能。与此同时,长鑫存储等国产厂商的产能加速释放,填补了部分供给缺口,行业库存从之前的3—4周安全线飙升至6—7周。

此外,渠道恐慌性抛售也是推动消费级存储价格大幅回调的一大因素。

在卞峥嵘看来,此前内存价格持续上涨,吸引了大量渠道商和投机者囤货炒作,而现在囤货者开始回笼资金。“当时,内存条已成为‘黑色金条’,单日涨幅可达50元。但随着价格拐点出现,囤货者为回笼资金集中出货,形成‘越跌越抛、越抛越跌’的恶性循环。甚至出现罕见的价格倒挂现象,市场的抛售价低于品牌的出厂价,这种渠道抛压在2026年3月达到顶峰,导致消费级内存条单日跌幅最高达百元。”

存储超级周期或未完待续

在行业人士看来,消费级存储此番短期大幅降价并不具备强参考性,存储市场规模增长仍主要由企业级产品拉动,存储行业或仍未脱离超级周期。

首先,消费级存储与企业级存储可被看做不同产品,二者在技术复杂度、产能分配与利润率上存在较大差异。

据卞峥嵘介绍,HBM采用垂直堆叠设计,通常为12-16层,通过硅通孔(TSV)连接,工艺复杂度远高于传统DRAM。SK海力士HBM3E良率已达80%,但三星HBM3良率仅20%,混合键合技术应用仍面临挑战。

加之,HBM产品毛利率可达70%以上,远高于消费级内存的20%。这直接驱动了厂商的产能分配策略,形成“高端内存吃肉,消费级内存坐过山车”的市场格局。

其次,企业级存储与消费级存储的应用场景与需求弹性不同。

某存储分销公司工作人员告诉记者,企业级存储的需求由AI服务器、数据中心等基础设施驱动,需求刚性且不可替代。一台AI服务器消耗的DRAM是普通服务器的8-10倍,且HBM主要用于训练等核心环节,无法被压缩技术完全替代。

而消费级存储的需求由PC、手机等消费电子驱动,需求弹性极大且可替代性强。当价格过高时,消费者可推迟购买或选择低配机型,厂商也可通过减配内存(如从16GB降至8GB)来控制成本。

最后,市场无需对TurboQuant带来的技术冲击过度担忧。

压缩KV Cache、进行长上下文优化并不是全新的技术思路。早在2025年4月,谷歌就曾公开发表过TurboQuant的相关论文。

在类似技术思路上,国内早已有相关布局。如月之暗面Kimi Linear,在处理长上下文任务时,相较于传统全注意力模型,KV Cache使用可降最多75%;DeepSeek V2提出的MLA方法也可优化KV Cache。

同时,TurboQuant当下的验证范围相对有限。快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰表示,该技术目前仅在Gemma、Mistral等开源模型上验证,Gemini等谷歌核心模型的适配效果尚未公开,技术普适性仍需观察。

“杰文斯悖论”亦显示,技术效率的提升往往会降低使用成本,从而激发出更庞大的总需求。正如此前AI训练与推理成本的降低,反而推动了算力需求的爆发式增长。

从供应链视角看,短期内各原厂产能满载。当下,服务器内存需求持续增长,2026年服务器DRAM需求预计增长39%,HBM需求年增58%。公开信息显示,三星计划2026年将HBM4产能提升50%;SK海力士将DDR4产能占比降至20%;美光2026年全年HBM已全部售罄。

作者:郑维汉

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