內存條現貨價格“跳水”三成，手機廠商卻在漲價，存儲市場為何兩極分化？

內存條的現貨價格如同坐過山車。

紅星資本局注意到，一款過往售價在200元左右的內存條，在過去一年的時間內，曾暴漲至1099元，現又較最高點跌去三成，回落至759元。

不過，在內存條現貨價格下降的同時，如小米等電子消費品牌宣布漲價，為什么行業內會出現兩極分化的現象？

現貨價格“斷崖式下跌”：

有內存條較高點跌超30%

2025年，內存條現貨市場曾爆發漲價潮；現在，內存條的價格又出現“斷崖式下跌”。

4月9日，華強北一家商戶告訴紅星資本局，在清明節假期前，內存條現貨的價格就開始下跌。現在，部分內存條品種已經止跌，但整體來看，大盤呈下跌趨勢，“比節前跌了很多。”

以16GB DDR4-3200頻率內存條為例，紅星資本局查詢公開資料發現，2025年4月左右，在內存條漲價潮爆發前，這一規格的內存條普遍售價在200元左右，而后猛漲至上千元。

紅星資本局通過第三方比價網站慢慢買網查詢發現：在某電商平臺上，2025年12月1日，某品牌16GB DDR4-3200頻率內存條的售價飆升至1099元，而后穩定在1039元；在今年清明節前后，該款產品的單價下降至759元。

截圖自慢慢買網

相較最高點時的1099元，該內存條的單價現已下跌約30.94%。

不僅是這一款內存條在下跌，紅星資本局查詢發現，現在，多款內存條的價格均出現了“60天新低”，有16GB DDR4-3200頻率內存條的單價已降至689元。

截圖自慢慢買網

有長期關注內存條價格的人士告訴紅星資本局，早期內存條價格上漲，有人在囤貨，這變相推高了內存條的價格；近期可能是受到谷歌研究院最新消息的影響，有人在拋售內存條。

據媒體報道，近日，谷歌研究院發布文章介紹名為TurboQuant的算法。據介紹，在不損失準確性的情況下，可將大型語言模型運行時的關鍵部分——鍵值緩存（KV Cache）的內存占用減少為原有的1/6，且在英偉達H100GPU的特定測試中，性能可提升8倍。

對此，有網友評價稱，雖然內存條的價格有所下降，但相比過往的價格，仍是偏高的水平。

存儲市場冰火兩重天：

DRAM合約價看漲至下半年

紅星資本局了解到，存儲市場主要分為兩部分：現貨市場、合約市場。

其中，現貨市場主要面向有裝機需求的個人、小型企業及部分渠道商，市場規模較小，買賣雙方在類似于華強北的電子市場中交易，價格可能受到雙方的情緒影響。

而合約市場主要面向大型的終端產品制造商，如蘋果、小米等電子消費品牌，買賣雙方往往會簽訂長期協議，價格不受市場短期波動影響，合約市場的市場規模較大。

TrendForce集邦咨詢分析師許家源告訴紅星資本局，3月以來，消費級內存條DDR5現貨的價格下跌，主要受消費需求疲弱、現貨與合約價差收斂以及渠道庫存調節影響。

不過，許家源認為，截至2026年3月底，服務器、PC、智能手機等應用均面臨存儲器缺貨的影響，預計DRAM合約價格上漲勢將延續至2026年下半年。

紅星資本局注意到，為了應對內存漲價，多家電子消費品牌的產品價格也隨之上漲。

4月3日，小米集團（01810.HK）總裁盧偉冰發微博表示，本輪內存漲價的力度遠超預期，同版本內存價格相比去年一季度飆升近4倍。12G+512G漲了約1500元，16+1T更漲得離譜。

截圖自微博

早前，盧偉冰曾在業績會上表示，內存漲價對手機廠商而言是一個巨大的挑戰。簡單來看，越低端影響就會越大，越高端影響就會越小，因為內存在整個手機BOM成本的占比不一樣。

對此，小米集團宣布對部分在售產品進行建議零售價的調整：4月11日起REDMI K90 Pro Max上調200元，Turbo 5、Turbo 5 Max取消新春特惠、512G大內存繼續補貼200元。

上游擴產與算法突破：

分析師稱缺貨態勢或持續至2028年

紅星資本局發現，內存價格暴漲，是受到AI發展的影響，現已有上游廠商在擴建產能。

據媒體報道，近日，臺塑集團旗下南亞科正式揭曉787.18億新臺幣（約合170.04億元人民幣）的定增名單，鎧俠、閃迪、SK海力士旗下Solidigm及思科等產業巨頭現身。此次定增募得資金擬投入先進存儲器制造廠與生產設備，以應對未來AI計算需求增長。

許家源告訴紅星資本局，DRAM合約價漲勢預計仍將延續至2026年下半年，但DRAM整體缺貨態勢需待原廠2028年新產能陸續開出后，方可逐步緩解。

對于谷歌研究院推出的TurboQuant，許家源認為，該算法對DRAM中長期需求的實際沖擊有限。TurboQuant本質是提升資源利用效率，而非削弱需求。隨著推理成本下降，AI應用與模型規模同步擴張，長期仍將帶動存儲需求增長，短期情緒波動不改變產業趨勢。

據媒體報道，摩根士丹利也分析認為，谷歌發布的“TurboQuant”內存優化技術，本質上是一種數據壓縮算法，可在不影響模型性能的前提下，為高頻使用數據在鍵值緩存中實現更大的數據存儲量。但其僅僅是影響鍵值緩存內存，而非整體內存。

該機構還指出，業內普遍觀點認為，相關優化改進主要是為了實現更長的上下文窗口、提升模型性能，而非試圖降低三級存儲的成本。目前接觸的反饋來看，沒有任何跡象表明對內存或存儲的需求正在下降。

紅星新聞記者 楊佩雯

編輯 肖子琦

審核 何先菊