每经特约记者：林悦 每经编辑：陈文轩

近期，关于“内存条价格遭遇断崖式下滑”的讨论在网络上迅速升温，成为热议话题。据最新消息，市场上主流的16GB DDR5内存条（作为DRAM行业成熟工艺制程的最新力作）价格已从2025年12月的千元高位滑落至约700元；而32GB套装内存条的价格更是惊人，一个月内跌幅高达27%，从3000元直降至2200元。

从销售渠道来看，价格松动的迹象已十分明显。在二手交易平台闲鱼上，DDR4内存条近7日的平均成交价格较前一周下降了80元，目前稳定在360元；DDR5内存条的平均成交价格也有所回落，减少了20元，降至1090元。在主流电商平台京东上，金士顿16GB DDR4内存条的价格从849元起售，威刚16GB DDR5内存条的价格为1400元，而美商海盗船16GB DDR5内存条的价格则略高，为1429元。值得注意的是，16GB DDR5内存条在今年3月中旬曾一度飙升至1674元/条的高位。“上周开始价格就有所松动，但实际上跌幅并不大。”一位来自华强北的卖家如是说。

尽管当前价格有所回调，但与历史价格相比，仍处于较高水平。根据TrendForce集邦咨询的数据，自2025年第三季度以来，DRAM（动态随机存取存储器）与NAND（闪存）的现货价格累计涨幅已超过300%。去年9月，DDR5 16GB内存条的价格还仅为300元左右；去年11月初，华强北市场上16GB DDR4内存条的价格也仅在400元左右徘徊。当时，不少商家因价格上涨过快而对后市持谨慎态度，普遍不敢大量囤货。

“距离价格回归正常水平还早着呢。”社交平台上，众多用户纷纷发表评论，表达了对当前价格的不满与期待。

然而，在多位业内人士看来，本轮价格波动更多属于市场阶段性调整。事实上，当前存储市场的供需关系依然紧张。CFM闪存市场总经理邰炜在日前举办的MemoryS 2026峰会上指出，到2026年，全球范围内将没有任何一款主流的AI存储产品能够实现供需完全平衡。存储行业的竞争焦点已经从“价格战”转向“货源争夺战”，用一句话概括当前形势：AI算力需求有多旺盛，存储市场就有多紧俏。

价格回调背后的市场逻辑

经过数月的持续上涨，内存价格终于迎来了回落，这一变化引发了市场的广泛关注与热议。然而，更引人深思的是：这一轮价格回调，究竟是市场趋势的反转，还是仅仅是短期波动？

TrendForce集邦咨询分析师王豫琪在接受记者采访时表示，近期现货市场的购买热情确实有所减弱，但预计2026年第二季度的合约价格仍将保持上涨态势，且这一涨幅有望延续至年底。因此，她认为当前的价格回调属于短期现象。

“目前下跌的主要是现货市场，由于消费者的接受能力有限，当价格超出其承受范围时，回调是必然现象。但我们看好合约市场价格至2027年。”另一位存储行业分析师也表达了类似观点。

存储上市公司的高管则认为，此次存储价格下滑更多是部分商家的商业策略调整。“从供需角度来看，行业尚未出现明确的拐点，至少在今年第二季度，供需紧张的局面仍将持续。不过，在价格已经处于高位的背景下，需求端将受到一定抑制，价格横盘的时间和次数可能会相对增加。”

实际上，从当前存储市场的供需状况来看，紧张局势依然未解。邰炜认为，存储行业的产能扩张周期较长，通常需要18至24个月的时间，因此最早也要到2027年才会有新产能的释放。“但即便如此，我们认为新增产能也无法完全满足市场需求，存储供应短缺的问题在短期内仍难以得到有效缓解。”

本轮上涨周期始于2025年下半年，并在2025年四季度明显加速。Counterpoint发布的报告显示，截至2026年第一季度，内存价格环比涨幅高达80%~90%，创下了前所未有的纪录。以服务器级内存为例，64GB RDIMM（带寄存器的双线内存模块）的合约价格已从2025年第四季度的450美元飙升至2026年第一季度的900美元以上，该机构预测第二季度有望突破1000美元大关。

在这一轮上涨过程中，价格已经从上游厂商传导至渠道商、模组厂商及整机厂商。在一些产品的现货市场上，部分价格的涨幅甚至达到了十倍、几十倍之巨。行业关注点也从“价格竞争”转向了“货源保障”。

此外，值得关注的是，此轮价格回调主要集中在消费级市场，而企业级和AI服务器相关的存储需求依然强劲。在MemoryS 2026峰会上，多家存储企业代表纷纷发言，他们认为随着人工智能技术的加速落地，存储需求将继续被推至新高。

其中，邰炜指出，从模型训练、推理到多模态应用，都对存储带宽和容量提出了更高要求。“HBM（高带宽内存）正从小众产品转变为AI时代的关键资源，大容量DDR5也从可选配置变成了AI服务器的标准配置；企业级SSD（固态硬盘）也不再仅仅是容量的载体，而是成为了整个算力架构中突破性能瓶颈的关键。今年服务器内存的需求增速将超过40%，在整个存储应用中的占比也将超过50%。”

同时，随着人工智能应用从模型训练阶段转向更频繁的实际使用阶段，企业对数据读取速度和响应能力的要求也明显提高。“高性能存储已不再是可有可无的选项，而是决定系统决策效率与规模的核心基石。”三星电子执行副总裁张实完表示，三星计划于2026到2027年推出厚度仅1T的EDSFF驱动器，该方案可以成倍提升单机架的总容量与带宽，最大化提升空间运营效率。

技术革新搅动存储市场风云

尽管市场需求依然旺盛，但价格却出现了回调，这一现象引发了市场对新变量的关注。有分析认为，近期AI算法领域的突破在一定程度上影响了市场预期：3月26日，谷歌发布了新型压缩算法“TurboQuant”，该算法可在不损失模型精度的情况下大幅压缩大语言模型运行时的键值缓存内存占用。

这一技术一度引发了市场对存储需求下滑的担忧。然而，业内对此看法相对理性。

王豫琪认为，TurboQuant通过压缩KV Cache（键—值缓存机制），虽然可以在不影响模型精度的情况下降低存储器使用量，但此类技术本质上是提升资源利用效率，而非削弱整体需求。“随着推理成本下降，AI应用场景与模型规模通常会同步扩张，因此长期仍有助于带动整体存储需求成长。虽然近期市场确实出现了短期性波动，但随着AI与数据中心建设的持续推进，存储价格走势仍具有支撑力，短期震荡不改变产业长期成长趋势。”

江波龙副总裁、嵌入式存储事业部总经理黄强在接受记者采访时分析称，这类技术从长期来看是利好消息，有助于优化AI存储架构，缓解此前供需矛盾过于激烈的局面，从而推动行业更健康发展。

当前，为应对存储涨价给下游带来的成本压力，江波龙还自主研发了HLC（High Level Cache，高级缓存技术），该技术可以在减少DRAM使用的同时不影响用户体验。例如，在嵌入式端，江波龙与紫光展锐联合开发，搭载紫光展锐芯片平台实测显示，4GB DDR搭配HLC技术后，20款App的启动响应时间为851ms（毫秒），接近6GB/8GB DDR正常配置水平，降低了终端DRAM容量需求、优化了BOM（物料清单）成本。

与此同时，黄强强调，HLC并非一种应对存储涨价周期的“短期方案”。“无论存储的成本变化是否明显，至少从性能的角度来看，HLC能够提升存储的效率，这是一种软硬件结合的设计方法，有助于AI在端侧的长远发展。未来，当行业真正进入推理阶段时，成本一定会成为关键考量因素。”据悉，HLC技术可以应用于手机、电脑、平板等不同场景，目前已进入产品推广阶段。

其他存储厂商也在通过技术创新降低对高端内存的依赖。例如，铠侠推出的AiSAQ（可扩展的向量搜索技术），通过将数据存储在SSD中以减少对DRAM的需求，同时降低延时、提高性能。该技术允许AI系统处理大量的数据集而无需购买昂贵的DRAM，因为工作负载是存储在大容量的SSD中的。“在端到端数据摄取方面，该技术可以加速7.8倍；在搜索、检索项量上也可以大幅提升。”

整体来看，当前存储市场呈现出“价格波动与需求增长并存”的复杂态势：一方面，现货市场在高位压力下出现阶段性回调；另一方面，AI带动的中长期需求仍在持续释放，为存储市场注入了新的活力。