芯片，被AI“截胡”

对于计划购置计算设备或相关配件的消费者而言，“尽早下手” 的提醒或许已不再新鲜，但当前由人工智能引发的供应链短缺问题正呈现愈演愈烈的态势。中国台湾存储设备厂商创见科技（Transcend）近期向经销商发出的供货预警，再次为市场敲响了警钟 —— 上游芯片供应的持续紧张，正逐步传导至终端产品的生产、交付与定价，而这一影响可能将持续数月之久。

短缺与涨价的双重压力

4 月中旬，创见科技向合作经销商发送通知，明确表示其 NAND 闪存芯片的核心供应商 —— 闪迪与三星已再次推迟供货。这一状况并非首次出现：自 2024 年 10 月以来，创见便陷入了芯片供应不足的困境，而此次供货延迟直接导致其 2025 年第四季度的芯片配额进一步缩减，终端产品的生产计划被迫调整。

在通知中，创见科技直言当前市场的核心矛盾：“全球范围内正面临 DRAM 和 NAND 闪存的严重短缺”。这家总部位于中国台湾的存储设备制造商特别指出，2025 年第二季度的短缺情况尤为突出，根源在于大型数据中心与超大规模数据中心对存储芯片的需求呈爆发式增长。更关键的是，“所有主要芯片制造商都在优先满足这些高优先级客户的订单”，这意味着消费级市场的芯片配额被进一步挤压 —— 数据中心作为 AI 产业的核心基础设施，其对存储容量、读写速度的需求远高于消费级市场，单数据中心的芯片采购量往往相当于数百万普通消费者的需求总和，芯片厂商的资源倾斜成为必然选择。

除了供货延迟，价格上涨的压力同样不容忽视。创见科技透露，其上游芯片的供应成本在过去一周内已飙升 50% 至 100%，且这一涨价趋势预计将持续至少 3 到 5 个月。受此影响，创见旗下的固态硬盘（SSD）、SD 卡、U 盘等核心产品将面临双重冲击：一方面是交货周期显著延长，部分型号的交付时间可能较此前增加 1-2 个月；另一方面是终端售价将高于上一季度，涨幅或与芯片成本上涨幅度挂钩。

后来创见科技对上述通知内容作出了补充说明，称该通知 “不代表公司的官方立场” 且 “未能完全反映实际情况”，但同时承认 “过去几周内产品供应量确实有所减少”。这种表述上的微妙差异，既反映了厂商对市场预期的谨慎态度，也从侧面印证了供应链紧张的真实性 —— 企业既需向经销商传递风险预警，又需避免引发市场恐慌，平衡之下的表述更显当前供应链环境的复杂性。

从芯片到终端的全链路影响

创见科技的预警并非个例，而是全球计算设备供应链紧张的一个缩影。AI 产业的蓬勃发展，正以 “虹吸效应” 席卷所有核心计算资源，从底层的芯片、内存、存储，到终端的显卡、CPU、整机，无一例外被卷入这场资源争夺。

从存储市场来看，短缺与涨价的趋势已持续数月。根据行业数据统计，自 2024 年底至今，机械硬盘（HDD）的市场价格已累计上涨约 20%，其中 4TB 以上的大容量型号涨幅更为明显；固态硬盘（SSD）的价格涨幅在 10% 至 20% 之间，尤其是 PCIe 4.0/5.0 接口的高性能型号、2TB 以上的大容量 SSD，因更符合数据中心的应用需求，需求缺口更大，价格上涨也更为突出。而 DRAM 内存的价格更是呈现 “飙升” 态势，DDR5 内存的单价较 2024 年第三季度已上涨超过 30%，且市场供需缺口仍在扩大，短期内尚无回落迹象。

芯片供应的紧张同样蔓延至其他核心硬件领域。显卡市场传来消息，由于 GPU 核心芯片与显存供应不足，显卡价格或将在未来 1-2 个月内迎来新一轮上涨；英特尔已明确通知渠道商，其下一代消费级 CPU 产品价格将上调 5%-10%，主要原因是芯片制造与封装成本增加，而 AI 相关芯片的生产占用了部分产能。更值得关注的是，英伟达计划推出的 5000 Super 系列显卡，可能因 GDDR7 显存的供应短缺而面临 “纸上发布” 的尴尬 —— 产品参数虽已曝光，但实际量产与铺货时间将大幅推迟，消费者短期内难以买到现货。

除了创见，其他厂商也纷纷发布预警信号：威刚、十铨科技均告知经销商，旗下存储产品的供货周期将延长，部分型号可能出现断货；笔记本电脑厂商 Framework 则表示，因内存、SSD 供应紧张，其定制化笔记本的交付时间已从原来的 2-3 周延长至 4-6 周。更令人唏嘘的是，存储芯片巨头美光近期宣布彻底关闭其运营多年的消费级品牌 “Micron”，未来将资源集中于企业级与数据中心级存储产品，这意味着消费级市场将失去一个重要的供应商，进一步加剧市场竞争与供应压力。

AI 数据中心的 “资源虹吸” 效应

这场供应链短缺的核心驱动力，是 AI 产业对计算资源的极致需求。随着大模型训练、生成式 AI 应用的普及，数据中心的规模与算力需求呈指数级增长。一个超大规模 AI 数据中心通常需要数十万台服务器，每台服务器搭载多颗 CPU、GPU，同时需要 TB 级甚至 PB 级的存储容量作为支撑 —— 单是训练一个千亿参数的大模型，就需要 PB 级的训练数据与海量的中间存储资源，这对 DRAM 内存和 NAND 闪存的需求是前所未有的。

从芯片厂商的产能分配来看，资源向 AI 相关业务倾斜已成必然。三星、SK 海力士、美光等三大存储芯片巨头，2025 年用于数据中心级存储芯片的产能占比已提升至 40% 以上，较 2023 年增长了 15-20 个百分点；而台积电、三星晶圆代工业务中，为 AI 芯片（如 GPU、ASIC）预留的产能也持续增加，挤压了消费级芯片的生产空间。这种产能分配的调整，直接导致消费级市场的芯片供应总量减少，而需求端并未同步萎缩 —— 随着远程办公、智能家居、游戏娱乐等需求的持续存在，消费级计算设备的市场需求保持稳定，供需失衡自然引发价格上涨与供货延迟。

此外，供应链的 “长周期效应” 也加剧了短缺的持续性。芯片的生产周期通常需要 3-6 个月，从晶圆制造、封装测试到最终交付给终端厂商，整个流程环环相扣。一旦上游产能向 AI 领域倾斜，消费级市场的产能恢复需要较长时间，即便未来 AI 需求增速放缓，芯片供应也难以在短期内回归平衡。同时，芯片原材料（如硅片、稀有气体）的供应紧张，进一步放大了供应链的脆弱性，使得短缺问题雪上加霜。