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2026 年 9 月 · 7 分钟阅读

AI 成本的上游是内存,
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AI 成本的上游是内存,不是模型定价

关键定义

Jevons 悖论(AI 成本语境) 当单位推理效率提升导致单价下降时,总用量可能增长得更快,使总支出反而上升。因此「单价下降」不等于「总成本下降」,两者需要分开建模。

HBM(高带宽内存) 与 GPU 或加速器封装在一起的高带宽内存,决定单机可装下的模型规模、上下文长度与并发数;其供给与价格直接进入推理的单位算力成本。

特征间距(feature spacing) 存储单元关键结构的间距尺寸。间距越小,单位面积可容纳的存储单元越多,同一片晶圆可切出的芯片越多,从而摊薄单颗成本。长鑫第五代平台该数值为 11.95 纳米。

所有人都在盯 token 单价,但决定 2027 年 AI 单位成本的那张价格表,不在模型厂商手里。TrendForce 估算:2026 年二季度全球 DRAM 行业收入环比增长 59.5%,达到接近 1,547 亿美元,且供给扩张持续落后于需求增长;同期长鑫存储(CXMT)第五代技术平台宣布量产,关键特征间距做到 11.95 纳米。我们的判断:AI 成本的下游曲线由上游硅的供给周期决定——把成本治理全部押在「选更便宜的模型」上,是把可控变量当成了全部变量。

一、需求侧在打价格战,供给侧在发涨价单

TrendForce 估算,2026 年二季度全球 DRAM 行业总收入环比增长 59.5%,接近 1,547 亿美元。三家主要供应商的季度收入分别是:三星 609.8 亿美元(环比 +63.4%,份额 39.4%)、SK 海力士 385.9 亿美元(+37.9%,24.9%)、美光 360.0 亿美元(+65.5%,23.3%)。二线供应商涨幅更大——南亚科 +68.3%、华邦 +75.8%。来源:TrendForce 新闻稿。

TrendForce 把增长归因于 AI 服务器需求——LLM 训练与 AI 推理的扩张推高了对高密度内存的需求,同时传统 DRAM 合约价大幅上涨。报告标题里的那句「供给扩张持续落后于需求增长」是关键:这一轮不是周期性过剩,是供给追不上需求。

我们的判断:两条曲线正在分离。模型侧的 token 单价在往下走,支撑 token 的硅在往上走。任何只按 token 单价建模的 AI 成本预测,都缺了一半输入。

二、长鑫第五代平台:供给端的结构性变量

2026 年 9 月,长鑫存储在合肥世界制造业大会上宣布第五代技术平台进入量产:存储单元关键特征间距缩小到 11.95 纳米,采用四重曝光(quadruple patterning)工艺;同时发布两颗 24Gb LPDDR5X 产品,单颗容量比上代同类产品提升 50%,均已量产。来源:路透社报道。

长鑫的说法是工艺能力已与业内最先进量产节点持平,并强调新平台能给电子厂商额外的供应来源。这句话对买方的意义大于技术参数:全球 DRAM 长期由三家主导,第四个具备代际竞争力的量产节点意味着采购结构第一次有了真实的可替代性。

需要克制的地方:良率、成本与产能爬坡都未披露,「与最先进量产节点持平」是厂商自评。代际宣称不等于可用产能,采购决策仍应以实际供货与验证数据为准。

三、为什么内存是 AI 成本的硬约束

在推理成本的构成里,显存(HBM)与主机内存(DDR5)决定了单机能装下多大的模型、多大的上下文、多大的并发。当内存涨价且供给紧张时,三种成本同时上升:单位算力成本(需要更多机器装同样的模型)、上下文成本(KV 缓存占用)、以及扩产时间(拿不到货就没有容量)。

换句话说,模型降价能降低每次调用的价格,但不能降低支撑这次调用的硅。当需求增长快于供给扩张时,后者的涨幅会追上甚至吃掉前者的降幅——这就是为什么「模型越来越便宜」和「AI 总成本越来越高」可以同时为真。

我们的判断:AI 成本规划里最容易被忽略的一级假设,是内存供给周期。多数企业的成本模型只有「模型单价乘用量」,缺了「供给约束乘扩容时延」这一项。

四、这对企业采购意味着什么

第一,成本规划的时间尺度要拉长到 12 到 18 个月,并显式建模内存价格曲线与供给可得性,而不是只按季度更新的模型价目表。第二,供应来源要像对待云厂商一样对待内存——多源、锁量,把代际跃迁写进架构假设,因为同一代内存的容量与功耗差异会直接改变单机可承载的并发数。第三,中国区企业多了一条采购选择权:一个本土的、具备代际竞争力的供应源会改变议价结构与冗余设计。

反过来说,对只做模型选型的成本优化,要降低预期:那部分杠杆的上限由模型价目表决定,而模型价目表只是总成本的一个分项。

五、我们的判断与规划清单

我们的判断:AI 单位成本的第一性约束在硅的供给周期。把成本治理全部押在模型层,是在优化一个不是你最大项的分项。

把内存写进成本模型

在「模型单价乘用量」之外,加一行「内存与显存供给及价格假设」,并按季度复核。

假设 12 到 18 个月窗口

扩容时延由供货决定,不由预算决定;采购周期要提前于需求曲线。

多源与锁量

像对待云厂商一样对待内存供应:至少两个可替代来源,关键容量做锁量。

把代际跃迁当架构变量

单颗容量与功耗的代际差异会改变单机并发与每任务成本,架构假设要跟着动。

对模型层降低预期

模型选型仍然必要,但它不是成本治理的主战场。

行动:本月可做的最小动作——把你们 AI 成本模型里「模型单价乘用量」那一行拆开,补上内存与供给假设,然后回答一个问题:如果内存价格明年再涨 20%,你的 AI 预算会先破在哪一项?留给买方的问题:你的成本模型里,有多少比例的成本项是你自己可以控制的?

OOMeta AI

AI 成本治理必须从供给链上游算起——模型档位、算力配置、内存供给与扩容时延是同一张表上的分项。我们按「每个完成任务的成本」建模,而不是按 token 单价建模,正是为了让上游变化能被看见。

预约诊断会

参考来源: TrendForce 新闻稿《DRAM Industry Revenue Rises 59.5% QoQ in 2Q26 as Supply Expansion Continues to Lag Demand Growth》,2026-09-07;收入与份额数据为 TrendForce 估算口径。trendforce.com/presscenter/news/20260907-13219.html | 路透社《China’s CXMT says new memory-chip platform enters mass production》,2026-09-19;11.95 纳米、四重曝光、24Gb LPDDR5X 单颗容量提升 50% 均为厂商声称。路透社报道(转载页)。

常见问题

为什么说 AI 成本的上游是内存?+

推理成本由单机可承载的模型规模、上下文长度与并发数决定,而这三者由 HBM 与 DDR5 的容量和供给决定。模型降价降低的是每次调用的价格,降低不了支撑这次调用的硅。

2026 年二季度 DRAM 市场发生了什么?+

TrendForce 估算全球 DRAM 行业收入环比增长 59.5%,接近 1,547 亿美元;三星 609.8 亿美元(环比 +63.4%,份额 39.4%)、SK 海力士 385.9 亿美元(+37.9%,24.9%)、美光 360.0 亿美元(+65.5%,23.3%)。

长鑫第五代平台意味着什么?+

特征间距缩小到 11.95 纳米、采用四重曝光工艺,两颗 24Gb LPDDR5X 产品单颗容量比上代提升 50% 并已量产。它给全球 DRAM 市场增加了第四个具备代际竞争力的供应源,但良率、成本与产能爬坡均未披露。

模型越来越便宜,为什么 AI 总成本还在涨?+

因为需求增长快于效率提升:单价下降的同时用量增长更快,而支撑用量的内存供给紧张、价格上涨;两条曲线叠加,使总支出上升。

企业的 AI 成本规划该怎么改?+

把时间尺度拉到 12 到 18 个月,在「模型单价乘用量」之外增加「内存与显存供给和价格假设」一行,并按季度复核;同时保证至少两个可替代的供应来源。

这些数字可信吗?+

收入数据是 TrendForce 估算口径;长鑫的 11.95 纳米与容量提升 50% 属于厂商声称,未经独立验证。代际宣称不等于可用产能,采购仍应以实际供货与验证数据为准。

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