由于供应过剩,NAND 闪存价格预计将继续下滑,迫使内存芯片制造商削减产量以适应 PC 和智能手机制造商低于预期的订单需求。
据 TrendForce 报告,库存过剩给 NAND 闪存供应商带来财务压力,2025 年增长率预测从 30% 下调至 10-15%。
"NAND 闪存制造商采取了更为果断的减产措施,缩减全年产量以抑制供应增长。这些措施旨在快速缓解市场失衡,为价格复苏奠定基础。" TrendForce 表示。
Gartner 分析师和技术产品负责人 Shrish Pant 预计,2025 年上半年 NAND 闪存价格将持续疲软,但由于 AI 服务器需求持续,下半年 SSD 出货量将提升。
"供应商目前正在努力控制供应,这将导致价格在 2025 年下半年回升。从长远来看,AI 需求将继续推动高容量/高性能 SSD 的需求增长。" Pant 表示。
关于内存市场的季节性特征,Pant 向 The Register 表示:"购买模式意味着 NAND 闪存价格将随超大规模数据中心的购买行为呈周期性波动。"
根据内存分销商 Memphis Electronic 在 LinkedIn 的帖子,闪存价格已连续四个月下跌,主要是由于智能手机和笔记本电脑制造商等主要 NAND 闪存消费者减少采购所致。
自疫情以来,PC 市场一直步履维艰,2021 年市场出货量达到峰值 3.5 亿台。此后,Windows 10 终止支持的威胁和 AI PC 的出现都未能在预期水平上重新激起买家兴趣。2024 年全球渠道出货量增长 1%,达到 2.622 亿台。
根据 Canalys 的统计数据,2024 年智能手机出货量表现略好,全球同比增长 7% 至 12.2 亿台。这是在经历了一段停滞增长期之后的反弹。
去年年底,韩国内存制造商 SK hynix 在财报电话会议中警告称,"尽管企业级 SSD 需求稳固,但由于 PC 和移动客户采购需求疲软,销售位增长环比下降两位数。"
关于近期生产计划,该公司补充道:"对于 NAND,在行业库存充分消化之前,我们将继续专注于技术转型而非产能扩张。"
Micron 在 9 月的第四季度财报电话会议上表示:"我们现在预计 2024 年和 2025 年行业 NAND 位需求增长将保持在低两位数百分比范围内,低于我们之前的预期。"
这家美国内存企业将增长放缓归因于消费设备 NAND 出货量减少、各终端市场持续进行库存调整,以及"客户在经历几个季度快速增长后,暂时放缓数据中心 SSD 采购。"
Micron 表示,2024 年和 2025 年行业 NAND 增长前景下调"意味着需要采取供应措施以实现平衡"。但该公司也预计,由于 AI 工作负载(NAND 是首选存储方式)的影响,长期需求将会上升。
The Futurum Group 半导体部门副总裁兼实践主管 Richard Gordon 通过电子邮件告诉我们:
"移动和 PC 市场的季节性疲软加上库存调整将导致传统 DRAM 和 NAND 需求和价格走软。"
关于数据中心领域的内存使用,他表示:"除了 SSD 库存调整外,由于 AI 半导体出口管制和其他地缘政治问题带来的不确定性,数据中心 HBM 需求将短期放缓。"
The Futurum Group 预计,在 PC 和智能手机制造商以及 AI 基础设施建设者需求回暖的推动下,内存订单将从第二季度开始显示复苏迹象。
Gordon 表示,从下半年开始,他预计:"内存供应商的市场条件将改善,他们将积极转向先进制程节点和 HBM3、HBM4、DDR5、LPDDR、堆叠芯片等先进技术,这将消耗产能并从传统/常规产品中转移。目标是获得更好的产出平衡和对平均售价的更多控制。"
"如今内存市场的动态正在发生一些变化。它正从一个竞争者众多的高度商品化市场(因此波动性和周期性很强),转变为一个专业化程度更高、溢价更高的市场,供应商数量大大减少,技术准入门槛更高,因此对供应和定价的控制更强。至少在中期内,AI 数据中心似乎有着无法满足的需求,这也有所帮助。"
好文章,需要你的鼓励
2026年4月19日,北京举办了一场半程马拉松赛事,人形机器人不仅超越了所有人类参赛者,还打破了人类世界纪录。荣耀公司的机器人以50分26秒完赛,优于乌干达选手Kiplimo保持的57分20秒纪录。赛事共吸引约100支中国团队的300台机器人参赛。相比去年首届赛事最快机器人耗时2小时40分,今年成绩大幅提升。专家指出,人形机器人在复杂环境中的实际应用仍面临挑战,但中美两国已投入数十亿美元推动该领域发展。
这篇由清华大学、香港大学、美团LongCat团队等机构联合发布于2026年4月的综述(arXiv:2604.10098),是关于Transformer"注意力沉积"(Attention Sink)问题的首篇全面系统性研究。注意力沉积是指AI模型将大量注意力集中到语义无关的词上的普遍现象。综述梳理超过180篇研究,围绕"如何利用、如何解释、如何消除"三个维度构建了完整知识体系,涵盖大语言模型、视觉Transformer、多模态模型等多种架构,为AI推理效率、幻觉治理和低精度部署提供了系统性指导。
音乐流媒体平台Deezer披露,其平台每日新增AI生成音乐高达7.5万首,占新上传音乐的44%。更令人担忧的是,这些AI音乐的播放量中约85%来自欺诈性机器人流量。Deezer已开发出误报率低于0.01%的AI检测技术,并主动将AI标记音乐排除在推荐和编辑歌单之外。调查显示,97%的用户无法分辨AI音乐与人类创作的区别,随着AI音乐生成门槛持续降低,流媒体欺诈问题或将进一步加剧。
这项由加州大学圣地亚哥分校等多家机构联合发布于2026年4月的研究(arXiv:2604.11201),推出了名为COCOABENCH的AI综合能力测试平台,包含153道需要同时运用视觉理解、网络搜索和编程三种能力的真实任务,并配套轻量级测试框架COCOA-AGENT。测试发现,当前最强AI系统成功率仅为45.1%,主要失败原因集中在推理规划、工具执行和视觉感知三大方面,揭示了现有AI距离"真正全能数字助手"仍有显著差距。