4400万颗缺口！通用DRAM被挤兑至2028年
有关机构研判，HBM产能挤占通用存储产能的排挤效应，将持续到2028年。HBM在整体DRAM投片占比将从2026年19%提升至2028年28%，通用DRAM供给被持续压缩，叠加NAND产能资源受牵制，2028年两大存储品类供需结构难以转向宽松。测算显示2027年GPU与ASIC的HBM需求约1.96亿颗，若全部采用12层堆叠，供给仅1.52亿颗，缺口达4400万颗。8层方案可在同等晶圆产出更多HBM颗粒，后续供给宽松后仍有望切回12层；传闻的4层方案更偏向议价手段，难以量产，会大幅削弱产品定位。投片数据显示，2026至2028年月度HBM投片量分别为41.4万、57.9万、74.5万片。即便新晶圆厂产能2028年落地，剔除HBM占用产能后，通用DRAM投片年增仅中个位数。HBM价格持续上行，HBM3e、HBM4在2026至2027年价格近乎翻倍，HBM4e相较HBM4还有约20%溢价。受DRAM晶圆产值更高影响，韩系厂商会优先倾斜产能，NAND扩产空间受限。行业风险点在于GPU出货不及预期；若智能体AI爆发拉动DDR5需求，厂商产能重新分配，将进一步加剧DDR5与HBM之间的晶圆争夺。
欧洲PC市场“崩了”，最高还要再跌30%
市场调研机构Context最新预测显示，受内存等核心零部件涨价推高整机售价影响，欧洲PC市场需求持续萎缩，下半年出货量将大幅下滑。分品类来看，三季度笔记本、台式机出货同比分别下降6.4%、20%，四季度降幅进一步扩大至20%、30%，成熟市场替代需求显著降温。当前行业形成清晰的负向循环：存储芯片涨价抬高PC终端售价，企业用户主动延长设备换新周期，仅刚需场景采购设备。分析师指出，PC换新需求并未消失，但成本高企彻底改变了市场采购节奏。企业暂缓换新虽压缩短期预算，但老旧设备故障频发、失去官方支持，带来显著安全风险。值得注意的是，市场呈现“量跌利升”的分化格局，涨价效应完全抵消销量下滑缺口。联想凭借主推高端机型，成功对冲内存涨价带来的行业冲击。与此同时，上游硬件厂商纷纷调价，AMD、英伟达陆续上调显卡售价，英伟达更计划明年上调AI服务器价格超15%，全线转嫁内存成本。行业整体进入涨价缩量阶段，厂商无需以降价换销量。
美国PC均价首破1000！全年出货要跌10.7%
Omdia数据显示，2026年二季度美国PC出货1880万台，同比小幅增长1.0%，结束一季度7.0%的下滑，但本轮复苏仅为短期脉冲。市场均价首度突破1000美元，同比上涨12%，核心推手是DRAM、NAND供给紧张抬升零部件成本。渠道端提前备货对冲涨价风险。市场结构明显向高端倾斜：699美元以下入门机型出货下滑6.5%，1500美元以上高端PC大增36.8%。AI PC渗透率持续走高，二季度占比达48.3%，预计三季度突破50%，进一步拉高整机均价。分领域来看，消费市场二季度表现较好，出货增长2.8%；政府板块受预算压力拖累，出货大跌24.4%，教育市场小幅增长9.9%。长期前景并不乐观，Omdia预计2026全年美国PC出货下滑10.7%，下半年降幅扩大至18.4%，2027年再降4.9%。2028年前消费与商用市场都难以重回增长。背后原因除存储供给受限，企业端在Win10停更前集中完成换机，透支后续更新需求。尽管高价支撑营收，但涨价无法抵消销量萎缩，机构预估2027年美国PC市场整体收入将下滑6%。
苹果“低头”了！不再压价，只求锁量
9月8日，据韩国《经济论坛报》消息，苹果正与铠侠协商NAND长期供应协议，采购思路由过往“压价+多源”切换为“锁量+长约”模式。
据韩国《「链接:经济论坛报」》率先报道，苹果公司已签署一项长期NAND闪存供应协议。尽管苹果尚未正式确认该协议，但业内人士认为这打破了苹果以往的惯例:苹果历来依靠自身规模优势来协商灵活的短期合同。而此次，有报道称苹果签署的是一份为期三至五年、不设价格上限的协议。
AI算力竞争从GPU延伸到高速闪存
近日，铠侠公布超高性能SSD最新技术路线。原计划2027年达成的1亿次随机读IOPS目标推迟至2028年，产品将搭载PCIe 7.0接口与第三代XL-Flash闪存，作为HBM显存的补充，实现GPU高速直连交互。第三代XL-Flash相较二代，读取性能提升3倍，写入性能提升150%，读写能效分别上涨40%、80%。通过闪存底层架构优化，增加晶粒平面、缩短线路，读取延迟压至5微秒以内，擦写寿命可达15-25万次循环。目前铠侠暂未披露该颗粒堆叠与封装细节。现阶段过渡产品GP1 SSD采用PCIe 6.0与第二代XL-Flash，最高实现1030万IOPS，推出800GB SLC、1600GB MLC两个版本，SLC版本主打高稳定与长寿命。此次时间延后，与PCIe7.0产业生态节奏匹配。AI推理场景下显存瓶颈凸显，超高IOPS存储可分担HBM压力，构建多层次内存体系。GP系列路线迭代，也反映AI算力竞争正从GPU、HBM，延伸至低延迟高速闪存赛道。
288GB变192GB！12层HBM变8层
有消息显示，英伟达计划将下一代Rubin Ultra AI加速器的HBM方案，由12层堆叠改为8层。在存储成本上行环境下，英伟达将重心转向单位带宽成本与整机经济性。SemiAnalysis分析，行业约束已经从单位容量成本转向单位带宽成本。采用8层HBM4后，Rubin Ultra单卡显存约192GB，相比原12层方案的288GB缩减三分之一。HBM带宽由堆叠数量、接口与传输速率决定，并非垂直堆叠层数。在接口、堆叠数量不变前提下，8层方案可保留甚至小幅提升总带宽，单位容量带宽提升约50%。该取舍适配AI推理场景。生成Token时，模型权重与KV缓存反复读取，内存带宽是性能瓶颈。大容量显存利于承载大模型与长上下文，但单纯增加堆叠层数无法提升带宽。当前Rubin GPU采用12层HBM4，单卡288GB显存、22TB/s带宽。Rubin Ultra的改动，代表英伟达优先选择性价比更高的带宽供给。供应链随之调整，三星、SK海力士计划2026下半年提升8层HBM4供货占比。英伟达已推动供应商，将部分HBM4产能从12层转向8层。这标志AI芯片设计思路发生变化：不再一味追求显存容量，带宽与系统成本的平衡成为新的优先考量。