近日，“内存条价格出现断崖式下跌”的话题登上热搜，有消息称，主流16GB DDR5（DRAM行业成熟工艺制程的最新产品）内存条从2025年12月的1000元高位跌至700元左右；32GB套装更在一个月内缩水27%，从3000元跌到2200元。
从渠道端来看，价格松动有所体现。在二手电商平台闲鱼，DDR4近7日的成交均价较前一周下跌80元，报360元；DDR5成交均价则小幅回落20元至1090元。主流电商平台方面，京东平台上的金士顿16GB DDR4的内存价格为849元起，威刚16GB DDR5的价格为1400元；美商海盗船16GB DDR5的价格为1429元。16GB DDR5内存条在今年3月中旬一度冲高至1674元。“上周行情就开始掉价，但其实没有跌多少。”深圳华强北一位卖家说道。
尽管价格有所回调，但从历史价格来看，当前依然处于高位。据TrendForce集邦咨询的数据，从2025年第三季度到现在，DRAM（动态随机存取存储器）与NAND（闪存）闪存现货价格累计上涨超过300%。2025年9月，DDR5 16GB内存条的价格仅为300元左右。2025年11月初，华强北16GB DDR4内存条的市场价格在400元左右，当时不少商家因价格上涨过快而对后市“恐高”，普遍不敢大量囤货。
“距离正常价格还早呢”，社交平台上不少用户评论道。
在多位业内人士看来，本轮价格波动更多属于阶段性调整。事实上，当前存储的供需关系依旧非常紧张。CFM闪存市场总经理邰炜在日前举办的MemoryS2026峰会上表示，2026年全球没有任何一款主流的AI（人工智能）存储产品能实现供需完全平衡。存储行业的焦点已经从“看谁更便宜”转向“看谁能拿到货”，用一句话总结当下：AI算力有多热，存储就有多紧缺。
价格为何回调？
持续数月走高的内存价格终于迎来回落，同时引发外界热议，但更令人关注的是：这一轮价格回调，究竟是趋势反转，还是阶段性波动？
TrendForce集邦咨询分析师王豫琪对记者表示，近期现货市场的确有所走弱，但2026年第二季度合约价仍旧看涨，且预期此涨势将延续至年底，因此预期此波价格属于短期回调。
“目前下跌的是现货市场。现货市场消费者（对高价）接受能力有限，价格回调很正常。我们看涨到2027年，指的是合约市场。”另一位存储行业的分析师说道。
存储上市公司的高管则认为，此次存储价格下滑更多属于部分商家的商业行为。“从供需角度看，行业尚未出现明确拐点，至少在今年第二季度，供需紧张的局面仍未缓解。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，横盘的时间和次数会相对变长变多。”
实际上，从当前存储的供需来看依旧非常紧张。邰炜认为，存储行业的产能扩张周期长达18至24个月，最早也要到2027年才会有新产能的释放。“不过，我们认为就算新增了产能，也没法完全满足市场的需求，存储供应短缺的问题，短期内很难缓解。”
本轮上涨周期始于2025年下半年，并在2025年四季度明显加速。市场研究机构Counterpoint发布的报告显示，截至2026年第一季度，内存价格环比上涨80%~90%，迎来前所未有的创纪录大涨。以服务器级内存为例，64GB RDIMM（带寄存器的双线内存模块）合约价已从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，该机构认为第二季度有望突破1000美元关口。
在这一轮上涨过程中，价格已从上游传导至渠道、模组及整机端，在一些产品的现货市场，部分价格的涨幅已经达到十倍、几十倍的情况，行业关注点也从“看谁更便宜”转向“看谁能拿到货”。
另外值得关注的是，此轮价格回调主要集中在消费级市场，而企业级和AI服务器相关存储需求仍保持强劲。在MemoryS 2026峰会上，多家存储从业者密集发声，他们认为随着人工智能加速落地，存储需求仍在被推至新高。
其中，邰炜指出，从模型训练、推理到多模态应用，均对存储带宽与容量提出更高要求。“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从可选配置变成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，而是成了整个算力架构里突破性能瓶颈的关键。今年服务器内存的需求增速会超过40%，在整个存储应用中的占比也会超过50%。”
同时，随着人工智能应用从模型训练转向更频繁的实际使用，企业对数据读取速度和响应能力的要求明显提高。“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。
后续走势如何？
市场需求依旧旺盛，但价格却出现回调，这一现象引发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，谷歌发布新型压缩算法“TurboQuant”，可在不损失模型精度的情况下，将大语言模型运行时的键值缓存内存占用进行大幅压缩。
上述技术一度引发市场对存储需求下滑的担忧。不过，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），可在不影响模型精度的情况下降低存储器使用量，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。近期市场确实出现短期性波动，随着AI与数据中心建设持续推进，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。”
有行业人士日前对记者分析称，这类技术从长期来看是利好，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。
比如，为应对存储涨价给下游带来的成本压力，江波龙自研了HLC（High Level Cache，高级缓存技术）技术，可以在减少DRAM使用的同时，不影响用户体验。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，4GB DDR搭配HLC技术后，20款App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。
同时，该行业人士强调，HLC并不是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，同时它还可以降低延时，提高性能，对大规模数据可以允许AI系统来处理大量的数据集，而不需要购买昂贵的DRAM，因为工作负载是存储在大容量的SSD中。“在端到端数据摄取方面，可以加速7.8倍；在搜索、检索项量上可以大幅提升。”
整体来看，当前存储市场呈现出“价格波动与需求增长并存”的特征：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。
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