存储器成AI发展瓶颈？TechInsights预警：2026年内存技术面临功耗与带宽极限挑战

尽管人工智能正以前所未有的速度重塑科技产业，但一个隐忧正在浮现：存储器可能成为2026年AI发展的关键瓶颈。全球知名半导体研究机构TechInsights在其《2026年存储器展望报告》中警告，处理器与内存之间的“性能鸿沟”日益扩大，传统DRAM技术已接近物理极限，在功耗、带宽与延迟方面难以满足大模型训练与推理的严苛需求。随着AI工作负载指数级增长，数据中心对内存的依赖远超以往——一颗英伟达GB200芯片需搭配12颗HBM3E芯片，总带宽超10TB/s。然而，HBM产能极度稀缺，且其高昂成本迫使厂商在通用服务器中仍大量使用DDR5甚至DDR4，进一步加剧整体DRAM供应紧张。
TechInsights存储器市场主管霍华德指出，大型云服务商自2023年末便开始为2025–2026年AI部署锁定产能，导致晶圆厂将资源从LPDDR、DDR4全面转向HBM。虽然HBM利润率诱人，但AI数据中心同样需要海量传统DRAM支撑智能代理、边缘计算等多样化负载。这种“双轨需求”造成全品类DRAM短缺，现货价格自2025年初已上涨1.2至2倍。更严峻的是，供应优先分配给资金雄厚的科技巨头，智能手机、消费电子等终端产品首当其冲承受缺货冲击。Counterpoint Research预测，到2026年第二季度，存储器价格涨幅或达50%。为突破瓶颈，业界正加速推进HBM4、CXL（Compute Express Link）互连协议及新型存储技术如MRAM、ReRAM的研发，力求在架构层面实现“存算协同”。
与此同时，NAND闪存虽未如DRAM般紧缺，但也面临潜在机遇。一方面，AI生成数据激增推动数据中心扩容，企业级SSD需求旺盛；另一方面，传统机械硬盘（HDD）因技术瓶颈与环保压力，产能扩张受限，加速SSD替代进程。霍华德提醒，当前产业过度聚焦DRAM，可能导致NAND获得的资源相对不足，但其在AI存储生态中的战略价值不容忽视。展望2026年，存储器制造商将在先进封装、绿色晶圆厂与碳排放控制上加大投入，以平衡性能、成本与可持续性。对全球科技产业而言，能否在内存技术上实现突破，将直接决定AI发展的上限与广度。