漲價潮
美股雷達
過去數十年，記憶體價格遵循著每五年跌價 9 成的規律，但這項定律已被 AI 徹底改寫。摩根士丹利 (下稱大摩) 出具最新研報指出，過去一年記憶體價格飆漲逾六倍，且這並非傳統的週期性波動，而是一場深層的「結構性供應危機」。根據集邦科技 (TrendForce) 數據，全球記憶體市場規模預計將從 2025 年的 2200 億美元，暴增至 2026 年的 8900 億美元，6700 億美元的增幅甚至超過了智慧手機、個人電腦或伺服器單一市場的總規模。
美股雷達
摩根士丹利 (MS-US)(下稱大摩) 出具最新研究報告示警，AI 浪潮引爆的記憶體晶片搶購潮，正將「晶片通膨」壓力推向全球消費市場。過去一年，關鍵記憶體價格已狂飆 6 倍，迫使從智慧手機到 PC 的製造商，面臨漲價或壓縮利潤的殘酷抉擇。報告指出，晶片大廠為搶食 AI 商機，將產能優先供應利潤更高的資料中心，導致消費型晶片供給嚴重緊縮。
科技
AI 基礎設施需求持續升溫，帶動記憶體市場進入新一波漲價循環。TrendForce 指出，在 DRAM 供給吃緊及三星、SK 海力士、美光議價能力提升下，預估 2027 年 HBM 合約價格將大幅飆升數倍。隨著 2026 年第二季接近尾聲，市場談判焦點已全面轉向 2027 年的 HBM4 供應協議，顯示出買方對於鎖定未來產能的迫切需求。
美股雷達
近期全球半導體供應鏈動盪，記憶體價格飆漲讓不少科技廠商叫苦連天，對此輝達財務長 Colette Kress 最新表示，其他公司在當前記憶體短缺中遭遇的困境，實則應歸咎於自身的準備不足。Kress 在接受專訪時透露，輝達早已預判到市場即將面臨的動盪與價格暴漲趨勢，因此提前佈局，搶先下單鎖定核心記憶體晶片供貨，確保供應鏈的穩定優勢。
大陸政經
受記憶體晶片及碳酸鋰等原物料價格大幅上漲影響，比亞迪、特斯拉、小米等超過 15 家新能源車場近期紛紛上調部分車款或選配裝置售價，車市漲價潮正逐步蔓延。比亞迪 4 月 28 日宣布，王朝、海洋、方程豹部分車型選裝「天神之眼 B」輔助駕駛雷射版價格從 9900 元 (人民幣，下同) 調漲至 1.2 萬元，5 月 1 日生效。
國際政經
當前，AI 正從單純的算力比拼邁入以「Token」為核心的生產力時代，這項典範轉移正引發全產業鏈的劇烈震盪。隨著 AI 智能體從概念走向大規模落地，應用創新不斷加速，導致 Token 消耗量呈指數級增長，進而引爆對資料儲存的「剛需」，這不僅推高儲存硬體的價格，更在深層重塑了從資料中心架構到商業邏輯的底層邏輯。
歐亞股
繼今年第一季 DRAM 記憶體價格近乎翻倍後，市場再迎漲價潮。最新消息傳出，全球記憶體晶片龍頭三星電子計畫於今年第二季將 DRAM 價格再度調高 30%。《IT 之家》報導，三星此舉勢必將進一步推高全球記憶體市場價格，為 PC、伺服器及智慧手機等下游產業帶來嚴峻挑戰。
歐亞股
最新數據顯示，在 AI 需求激增與記憶體晶片價格飆升的雙重推動下，全球晶圓代工產業迎來新一輪成長週期，去年第四季全球前十大晶圓代工廠合計產值達 463 億美元，季增 2.6%，全年產值約 1695 億美元，年增 26.3%，創歷史新高。中國《證券時報》報導，根據集邦諮詢統計，記憶體產值規模已攀升至晶圓代工的 2 倍以上，成為半導體產業成長的核心引擎。
美股雷達
根據 Omdia 最新預測，2026 年全球桌上型電腦、筆電及工作站出貨量將下滑 12% 至 2.45 億台，其中桌上型電腦出貨量料將減少 10% 至 5320 萬台，筆電則預計下降 12% 至 1.922 億台。下滑主因是記憶體與儲存裝置價格大幅攀升。
科技
最新市場數據顯示，今年 2 月記憶體現貨價格整體上揚，其中 NAND 快閃記憶體晶圓漲幅最明顯。專家最新示警，隨著供需之間缺口持續擴大，現貨價格快速攀升，採購資金壓力同步增加，若趨勢不變，業界恐面臨周期性崩潰風險。具體來看，DDR5 16G(2Gx8) 晶片均價升至 39 美元，月增 7.4%，1Tb TLC 快閃晶圓漲 25% 至 25 美元，成為月度漲幅冠軍。
大陸政經
根據中國信通院今 (4) 日發布的最新數據，今年 1 月中國市場手機出貨量呈明顯下滑態勢，年減 16.1% 至 2286.6 萬支，其中 5G 手機仍占主導地位，出貨量為 1987 萬支，年減 15.9%，占同期手機總出貨量的 86.9%。中國國產品牌方面，1 月出貨量為 2007.4 萬支，年減 12.1%，佔據市場近九成的份額。
美股雷達
隨著全球科技巨頭競相擴大 AI 運算布局，AI 基礎建設的未來走向成為焦點。超微執行長蘇姿丰在近日舉行的摩根士丹利技術、媒體與電信會議上針對市場高度關注的 AI 晶片合作模式、基礎建設投資趨勢，以及供應鏈挑戰等議題作出回應。她指出，AI 運算型態正變得越來越多元，不僅在訓練大語言模型時需要龐大算力，連推理、中小模型等各種工作負載也對不同類型的晶片提出需求。