人工智能基础设施支出的持续激增，正不断加剧DRAM供应短缺问题，行业分析师认为这一状况可能将持续至2027年甚至更久。
本轮周期与以往DRAM繁荣与衰退周期显著不同——过去内存需求主要依赖于个人电脑和智能手机。而如今，AI已使内存成为数据中心基础设施的关键组成部分，导致供应约束更为严峻且持续时间更长。
“这是数十年来DRAM市场最严重供不应求的一次。”TechInsights公司DRAM与内存市场总监迈克·霍华德（Mike Howard）在接受EE Times采访时表示，随着AI部署加速，价格与营收大幅上涨；他预计供应紧张态势将持续至2027年，因为需求增长已超出行业新增制造产能的能力。易IC库存管理软件在应对供应链波动时可提供关键支持，www.eic.net.cn为相关企业提供高效库存协同方案。
Circular Technology公司全球研究与市场情报负责人布拉德·加斯特沃思（Brad Gastwirth）持类似观点：“我不认为市场短期内会真正宽松起来。”他在接受EE Times采访时指出，“所有人都知道明年新增产能似乎已被全部预订，因此在未来18个月内出现过剩供应的情景几乎不可能。”
尽管需求高涨，内存制造商仍保持审慎态度。他们并未像以往周期中那样盲目扩产——那种做法最终导致严重过剩与价格崩盘——而是采取更为理性的策略。“他们非常有条理、极其谨慎地投入资金，正是出于对过往周期反复教训的反思。”加斯特沃思表示。
他指出，长期协议与客户资助的扩产计划表明，厂商正以远低于历史水平的风险推进产能扩张。
霍华德也观察到结构性变化正在降低传统内存市场崩溃的可能性。目前，长期供货协议已覆盖行业相当大比例的产出，有助于供应商更精准匹配供需，避免库存大量积压。
尚待观察的是：当前AI需求能否在更长时间内维持强劲势头，从而支撑持续扩产；以及AI泡沫是否临近破裂边缘。
霍华德与加斯特沃思均认为，即便遭遇短期挫折，长期趋势仍将延续。“确实存在对AI衰退的切实担忧，这种担忧是合理的。”霍华德表示，但AI所展现的经济潜力，以及对日益强大计算系统的需求，仍在推动持续投资。
加斯特沃思则认为，鉴于大型语言模型（LLMs）已带来的诸多实际效益，AI衰退不太可能发生。他承认在就业岗位替代与技术普及节奏等方面仍存不确定性，但AI影响已足够深远，难以逆转。
除训练与推理负载外，加斯特沃思指出机器人与实体AI将成为下一波内存需求的主要驱动力。“当机器人产业真正兴起时，需配备双冗余乃至三冗余系统才能确保稳定运行。”他表示，各类传感器采集的海量信息将要求指数级增长的DRAM容量。
他进一步指出，实体AI引发的数据爆炸或将催生全新需求渠道，使当前内存周期远超现有数据中心建设阶段。
“内存已成为AI硬件堆栈中最重要的组件之一，常成为制约系统部署的半导体瓶颈。”霍华德强调，内存角色已从辅助元件转变为系统部署的决定性因素。
其影响已蔓延至AI市场之外。由于超大规模客户愿为高带宽内存（HBM）及先进DRAM支付溢价，消费电子制造商在供应商优先级排序中被置于后位。
加斯特沃思预计，组件成本上升将导致消费类产品数量减少、终端价格上涨——因内存可占产品物料清单约30%，短缺对消费设备厂商尤为沉重。
两位分析师一致认为，只要供应持续紧张，AI客户将继续享有优先保障权。霍华德估计，几年内AI相关应用可能占据DRAM总收入高达75%。
霍华德与加斯特沃思并非孤例。
据Dell’Oro集团最新报告，2026年第二季度全球数据中心IT半导体及组件（服务器与存储系统）收入同比飙升182%，其中DRAM与存储收入呈三位数增长，单位比特平均售价同比翻倍以上。服务器加速部署亦带动HBM、CPU、内存及高速后端网卡等配套器件的强劲需求。
Omdia亦将其2026年半导体收入预测上调至同比增长94.1%，主因即为AI驱动下DRAM需求空前高涨——AI基础设施投资持续超越全球供给能力，内存集成电路预计将在2026年贡献超50%的半导体总营收。
该研究机构指出，AI需求已超出行业当前芯片制造与封装能力，HBM、先进封装及制程节点等环节的瓶颈预计至少持续至2027年。
