群智咨询：预计2027年AI服务器的DRAM容量需求占比将攀升至49%
根据群智咨询（Sigmaintell）近日发布的预测数据，一个清晰的趋势正在显现：到2026年，全球AI服务器的年出货量预计将达到约370万台，同比增幅高达51.3%。这不仅仅是数量的简单堆砌，更是一场从底层硬件架构开始的深刻变革。 传统服务器主要依赖多颗CPU进行同构计算，算力密度相对有限，内存配
根据群智咨询（Sigmaintell）近日发布的预测数据，一个清晰的趋势正在显现：到2026年，全球AI服务器的年出货量预计将达到约370万台，同比增幅高达51.3%。这不仅仅是数量的简单堆砌，更是一场从底层硬件架构开始的深刻变革。
传统服务器主要依赖多颗CPU进行同构计算，算力密度相对有限，内存配置也较为常规。然而，生成式AI大模型的参数规模爆炸式增长、上下文长度不断拉长、以及多模态数据的海量涌入，彻底改变了游戏规则。这使得异构计算成为AI服务器无可争议的核心技术路径。
看看业界领头羊的动向就能明白：无论是英伟达的Blackwell、Vera Rubin架构，还是谷歌的Gemini算力集群，都在强化CPU与GPU（或TPU）的协同。以英伟达为例，其通过NVL高速互联总线，旨在打通CPU、GPU、HBM和DDR内存之间的数据壁垒，实现计算、存储与调度的一体化协同。这种架构下，多芯片之间需要高频交互，海量的Token数据需要实时流转，这对存储子系统提出了前所未有的双重挑战——既需要大容量的DDR内存作为“系统内存”来支撑数据调度，又需要超高带宽的HBM内存作为“临时工作台”来完成瞬时的算力吞吐。
因此，为了满足高强度、持续性的模型训练与推理需求，单台AI服务器所搭载的DRAM总容量，相比传统服务器呈现出倍数级的增长。与此同时，HBM作为高带宽存储的专用芯片，其消耗量也随着算力规模的膨胀而同步激增。
正是基于这一结构性变化，群智咨询判断，AI服务器正在对全球DRAM行业的需求格局产生革命性影响。从具体的存储容量（GB）角度来看，预测至2026年，AI服务器所拉动的DDR内存需求同比增幅将达105%，而HBM的需求同比增幅更是高达110%，两者均保持着翻倍式的高速增长态势。
如果我们从需求占比的维度来观察，这一变革将更为直观。预计到2026年，在全球DRAM的总出货容量中，来自AI服务器的需求占比将突破40%大关。这意味着，它将大幅超越消费电子、传统服务器等任何单一终端品类的需求，成为驱动行业增长的最核心引擎。而且，这一趋势具备强大的持续性：预计2027年，AI服务器对DRAM的容量需求占比将进一步攀升至49%，逼近整个行业需求的一半，算力侧带来的存储需求动力依然强劲。
将目光放得更长远一些，AI算力建设的高需求周期预计将持续延伸。在2027年至2028年间，行业需求不会出现明显回落。群智咨询预计，到2028年，AI服务器在DRAM市场的需求占比将正式突破50%，区间维持在50%-55%之间。届时，AI服务器将毫无争议地占据全球DRAM需求的主导地位，定义整个行业的未来走向。
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