各大存储原厂积极转向DRAM高阶制程，使DDR4供应大幅吃紧，数据显示，DRAM DDR4近期报价狂飙，今日已达DDR5的一倍，为史上首见。

DDR4现货供不应求、报价大涨仅两周就翻倍达到此价位，展现市场需求热度突然快速又急。

业界观察，DDR4现货6月初价格还倒挂，近二周现货报价狂飙。

虽然目前是现货价格狂飙，但预期现货价格上升后，后续合约价格也将可望同步水涨船高，加上原厂已预订淡出中低阶市场，供不应求预计将持续。

DDR4 16Gb (1Gx16)3200报价最高达24美元，最低为11美元，在所有产品中涨势最猛烈。

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02 南亚科库存375亿元，赚翻了

DDR4现货价持续飙涨，23日DDR4 16Gb芯片出现报价比同容量，但更先进的DDR5贵约一倍的状况，是DRAM史上首见前一代产品报价竟比最新规格高100%。

累计DDR4现货价短短两周又涨了约五成，本季来各容量价格暴涨逾二倍。

南亚科首季库存金额冲上新高375.9亿元（新台币），之前还是「赔钱货」，如今摇身一变，满手库存变满手黄金。

统计DDR4现货价短短两周又涨了约五成，本季以来各容量价格暴涨逾二倍，南亚科现为全球最大DDR4供应商，坐拥报价暴涨收益，华邦电也沾光。

三个月前，DDR4价格低迷，南亚科、华邦等DRAM厂持续亏损咬牙苦撑，南亚科截至首季底库存金额更冲上新高375.9亿元。

DDR4现货价本季以来飙涨逾两倍，南亚科高达375.9亿元、原本被认为又要认列不少跌价损失的超高水位库存「拖油瓶」，

如今从赔钱货变成黄金。国际大厂陆续停供DDR4，南亚科终于扬眉吐气，成为此次DDR4市况火爆的最大收成者。

业界观察，此次DDR4现货报价上涨具有多重因素，三星、美光、长鑫存储等陆续传出停供DDR4，开始酝酿这一波涨势。

此外，最近美国有意取消三星、SK海力士等大厂在中国生产设备取得豁免引来的连锁效应。

由于SK海力士的逆转，今年首季首度超越三星，成为全球DRAM第一位，让三星压力巨大，积极布局HBM，无暇再投入DDR相关产品，希望能夺回DRAM第一的宝座，也是一个催化剂。

三星、美光等大厂锁定DDR5、HBM等高阶DRAM市场，将陆续停供DDR4，使得近期DDR4现货价不断上涨。

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 03  三星电子DRAM生产收益率大幅提升

据悉，三星电子解决了此前一直阻碍的DRAM设计上的难题。 因此三星电子可以同时提高DRAM的性能和收益率。 

以此为基础，三星电子能否重新夺回在存储器半导体市场的主导权备受关注。

据透露，三星电子最近成功改变了构成DRAM的核心要素之一的"中央配线层"的设计。

中央布线层是在DRAM中高速、均匀地分配电力和时钟、控制信号的核心布线结构。

此前三星电子在缩小中央配线层的宽度和面积方面遇到了困难。 DRAM开始适用11纳米级工艺等，精细化竞争日趋激烈。

越是这样，中央配线层就越应该铺设更紧密的配线，以便有更多信号。

三星电子为了改变中央配线层设计，去年下半年聘请了外部半导体设计专家，并利用他们的经验，在短时间内更新了中央配线层设计。 

结果，成功构建了比现有面积少、发热少、电力和信息传达顺畅的DRAM结构。 

三星电子取得了将DRAM生产收益率大幅提高到60%以上的成果。

计划将新设计适用于第6代DRAM的1c DRAM。 

另外预计这样生产的DRAM最早将用于预计从下半年开始生产的HBM4。

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04  Galaxy S26系列推出16GB RAM升级版

三星Galaxy S24系列规格不足，引发了无数批评，最终促使该公司在Galaxy S25机型上标配12GB内存。

Galaxy S25 Ultra是唯一一款配备16GB内存的机型，但这款机型仅在韩国、中国地区发售。

随着设备内置AI的普及，对内存的需求也随之增加，因此预测三星将在2026年为Galaxy S26系列带来16GB内存升级。

预计苹果将把iPhone的RAM限制在12GB，但它在多任务处理方面仍可能比配备16GB RAM的Galaxy S26系列更好。

假设三星继续推进，那么应该会比中国竞争对手处于更有利的地位，因为对手已经“全力以赴”为设备配备一流的硬件。

所有Galaxy S26机型均升级至16GB运行内存，这意味着即使是基础机型也能支持更多设备内置AI功能，更不用说能够在后台运行更多应用，并实现更出色的多任务处理能力。

上述升级计划今年晚些时候在iPhone 17系列上推出，但基本型号仍可能配备8GB内存，这使Galaxy S26系列占据优势。

看来生成式人工智能的蓬勃发展，已经迫使三星和苹果等更加重视设备的硬件规格，而Galaxy S26系列的RAM提升可能会促进未来几个季度的销量增长。

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05  突破存储瓶颈，AI性能的展望

随着AI的快速发展，从边缘AI (物联网设备)到为深度学习(Deep Learning)模型提供动力的大型数据中心，对更高性能、更低功耗和高效存储解决方案的需求跨越了广泛的应用领域。

尽管AI发展迅速，但存储器仍然是AI技术发展致命弱点。

如果技术没有突破，AI性能提升将停滞不前。

传统的存储架构难以跟上日益成长的AI工作负载，因此必须重新思考下一代AI系统的技术。

无论是高能效的边缘AI应用，还是高性能的数据中心AI训练，AI工作负载都需要即时处理大量数据。

然而，传统的存储技术，如SRAM、LPDDR DRAM和HBM，都存在重大局限性。

SRAM速度快，但漏电功耗高，对大型千百万位元组离散式存储芯片而言可扩展性差；

LPDDR容量更大，但存在延迟和能效低的问题；

HBM频宽高，但功耗较大，影响整体系统效率。

AI存储最紧迫的挑战之一是DRAM的功耗。由于DRAM耗电量占数据中心总耗电量的30%以上，因此提高存储效率对于永续的AI运算至关重要。

造成这种高耗电量的因素有几个：

能源消耗巨大：随着AI工作负载需要更大的容量，DRAM功耗也相应增加；

背景功耗：功耗的很大一部分来自背景功耗，包括保持数据完整性所需的刷新周期；

取决于工作负载的能耗：DRAM实际功耗根据工作负载强度而波动，存取越频繁，功耗越高。

这种不断成长的能源需求对永续的AI运算构成了重大挑战，因此探索既能降低功耗又能保持高性能的新解决方案至关重要。

随着AI模型，尤其是LLM规模不断扩大，训练和推理对存储需求变得更加极端。理想的AI存储应具有以下特点：

更快的读/写延迟：与即时AI处理所需的SRAM速度相当或超过该速度；

比HBM更高的频宽：跟上AI工作负载所需的大量资料；

超低功耗：最好是非挥发性的，以减轻边缘和数据中心AI的能源负担；

可扩展性和可制造性：确保更高的密度和具有成本效益的大规模生产；

成本效益：对于新技术而言，成本结构始终是一个挑战。

需要一个强有力的总体拥有成本(TCO)论据，并不断努力降低硅晶圆成本，无论是通过缩小存储单元尺寸实现长期可扩展性，还是通过开发存储单元堆叠技术。

若能突破瓶颈，AI技术的效能将有望进一步提升。

为了摆脱这些限制，新的存储架构必须提供高速、高频宽和高能效的解决方案。一些新兴技术正在引领这一变革：

磁阻RAM (MRAM)、电阻式RAM (RRAM)、3D DRAM和HBM演进、存储内运算(CIM)和存储内处理(PIM)。

除了对创新技术的期望之外，其他关键因素在AI性能提升中也发挥着至关重要的作用：

生态系统协调、更高的芯片堆叠技术、存储内运算提高AI效率、优化芯片布局的SoC能力。