“龍蝦”給“內(nèi)存”大幅“續(xù)命”？

以OpenClaw為代表的智能體AI（Agentic AI）工具，正在將內(nèi)存市場的需求邏輯推向一個全新范式。據(jù)追風交易臺消息，摩根士丹利3月18日發(fā)布的最新報告指出：AI從"思考"跨入"執(zhí)行"，將令DRAM取代HBM成為AI基礎設施中最難突破的芯片瓶頸，內(nèi)存周期由此迎來遠超預期的生命延續(xù)。

渠道調(diào)查顯示，2026年第二季度服務器DRAM DDR5價格預計環(huán)比上漲逾50%，部分中國超大規(guī)模云廠商出價更高；DDR4合同價格漲幅預計達40%-50%，NAND企業(yè)級SSD報價漲幅料不低于40%-50%。摩根士丹利認為，當前處于內(nèi)存上行周期中段，且供應收緊程度超出此前判斷——"華爾街的盈利預測將不得不追趕現(xiàn)實"。

上述判斷已直接體現(xiàn)在目標價調(diào)整中：SK海力士2026-2027年EPS預測分別上調(diào)24%及32%，目標價從110萬韓元升至130萬韓元，較當前價格隱含43%上行空間；三星電子普通股目標價升至25.1萬韓元，兩只股票均維持"增持"評級。

摩根士丹利的核心判斷是：市場習慣于線性思維，而AI智能層的能力擴張正以指數(shù)級速度推進——當AI從"生成答案"轉(zhuǎn)型為"完成任務"，內(nèi)存需求的量級將隨之躍變，而這場轉(zhuǎn)變，才剛剛開始提速。

"做事"比"想事"更耗內(nèi)存

摩根士丹利報告的邏輯起點，是一句看似簡單卻蘊含深意的判斷："做事比想事需要更多DRAM。"

傳統(tǒng)大語言模型（LLM）的工作模式是GPU主導的線性流程：接收提問、批量處理所有輸入Token（預填充階段），再逐Token生成答復（解碼階段），CPU負責將結果轉(zhuǎn)換為文本輸出。在這一流程中，GPU算力是決定性瓶頸，DRAM只需配合完成緩存讀寫即可。

智能體AI的出現(xiàn)徹底改變了這一邏輯。以OpenClaw為例，這款開源自托管AI助手可同時接入WhatsApp、Telegram、Slack、Signal等逾50個消息平臺，并擁有瀏覽器自動化、文件操作、命令行執(zhí)行、API調(diào)用等系統(tǒng)級權限。它不是"回答問題"，而是"完成任務"——搜索網(wǎng)絡、讀取文檔、調(diào)用外部工具、執(zhí)行代碼，最終輸出一套經(jīng)多步驟協(xié)作生成的行動結果。

這一范式轉(zhuǎn)變的核心技術含義在于：工作流從單次GPU推理擴展為多步驟的協(xié)調(diào)、工具調(diào)用與編排流程，CPU的計算時間對整體延遲的貢獻往往超過GPU。與此同時，多智能體之間須持續(xù)共享上下文、卸載KV緩存（Key-Value Cache）、存儲和檢索每個中間步驟的結果——內(nèi)存從算力鏈條的后端，躍升至核心瓶頸位置。

OpenClaw：內(nèi)存需求的極端放大鏡

摩根士丹利對OpenClaw的內(nèi)存需求進行了詳細量化分析，結論是：在這類智能體工具中，DRAM壓倒一切，其他硬件約束均退居次位。

該工具有兩種截然不同的運行模式：

輕量網(wǎng)關模式（遠程調(diào)用Claude或GPT-4等外部API）：即便如此，瓶頸已不在GPU或CPU，而在于Node.js運行時對DRAM的占用。實際使用最低需要2GB DRAM，生產(chǎn)級穩(wěn)定運行建議配置4GB。

本地模型模式（直接在設備上加載運行AI模型）：DRAM與圖形HBM成為雙重約束。摩根士丹利建議配置32GB系統(tǒng)DRAM；運行70億至80億參數(shù)模型需額外8GB圖形DRAM，130億至700億參數(shù)模型需16-24GB，Llama 3 70B、Qwen 72B等超大模型則需80GB以上。

報告特別指出：內(nèi)存不足的后果并非性能下降，而是直接崩潰——JavaScript將拋出"heap out of memory"（堆內(nèi)存溢出）錯誤，導致安裝失敗和運行中斷。這一細節(jié)深刻揭示了內(nèi)存在智能體場景下的硬約束屬性：內(nèi)存不足不是慢，而是“死”。

算力瓶頸遷移：從HBM到系統(tǒng)內(nèi)存

OpenClaw的內(nèi)存需求特征，是更大范圍結構性轉(zhuǎn)變的縮影。

摩根士丹利指出，AI算力瓶頸正在發(fā)生系統(tǒng)性遷移：從算力本身轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)移動，從HBM轉(zhuǎn)向系統(tǒng)內(nèi)存（DRAM），整個內(nèi)存層級架構正從以HBM為中心演變?yōu)镠BM、DRAM與NVMe NAND SSD相結合的多層結構。

這一轉(zhuǎn)變的技術推手之一，是長上下文（long context）需求的快速膨脹。KV緩存以線性方式隨Token數(shù)量增長，且在分散式推理（prefill-decode disaggregation）場景下須通過網(wǎng)絡傳輸，大幅增加了CPU的I/O管理負擔。RAG檢索、上下文管理等智能體核心操作，均涉及密集內(nèi)存I/O。

市場層面的印證同樣清晰。據(jù)摩根士丹利，Intel與AMD近期均確認，高核心數(shù)服務器處理器已出現(xiàn)實質(zhì)性供不應求；AMD EPYC CPU營收占服務器CPU總收入的比例首次超過40%，搭載EPYC的云實例部署YoY增長逾50%。英偉達推出獨立銷售的Vera CPU，并與Meta達成多年期協(xié)議，首次在大規(guī)模場景下部署獨立CPU以支持個人智能體運營。

價格加速：周期中段，空間猶存

上述結構性轉(zhuǎn)變在價格層面已出現(xiàn)實質(zhì)性體現(xiàn)。

DRAM方面，2026年二季度服務器DDR5價格已有限量現(xiàn)貨交易以環(huán)比+50%成交，超大規(guī)模云廠商已接受該價格，部分中國云廠商出價更高。2月底，64GB RDIMM合同價已升至910-920美元，較一季度均價800美元高出約20%。LPDDR及消費電子相關DRAM二季度報價漲幅預計至少40%-50%；DDR4合同價預計上漲40%-50%。此前預期降價20%-25%的HBM3E，在ASIC客戶續(xù)約中已轉(zhuǎn)為上漲中個位數(shù)百分比。

NAND方面，企業(yè)級SSD二季度定價預計環(huán)比漲40%-50%，消費端產(chǎn)品漲幅預計不低于60%，部分情景下eSSD價格可能在二季度再度翻倍。

摩根士丹利認為，YoY價格加速態(tài)勢持續(xù)，當前仍處上行周期中段。一旦市場將盈利預測調(diào)整至反映當前空前產(chǎn)能約束的水平，相關標的存在顯著修復空間；資本回報的潛在上調(diào)，可能進一步支撐超額表現(xiàn)。