- AI应用持续推动内存需求激增,昨日华邦电子(Winbond)在法说会上指出,DRAM供应紧张已成为当前焦点。据《经济日报》报道,公司表示DRAM短缺将持续存在,本季度内存价格预计将飙升90%–95%,而下一季度的涨幅有望与本季持平。《经济日报》进一步指出,除了本季度价格接近翻倍外,第二季度价格预计还将再上涨近一倍,这意味着到2026年6月底,DRAM价格可能达到2025年底水平的近4倍。《工商时报》也提到,华邦2025年和2026年的产能已全部售罄,产线处于满载运转状态。受此强劲涨价趋势推动,机构投资者对
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华邦 DRAM
- 如今科技领域似乎一切都围绕AI展开,而事实也的确如此。在计算机内存市场,这一点体现得尤为明显。为AI数据中心中GPU及其他加速芯片提供支持的DRAM需求极其旺盛、利润空间巨大,导致原本用于其他领域的内存产能被分流,价格也随之暴涨。据Counterpoint Research数据,本季度截至目前,DRAM价格已上涨80%~90%。电子行业为何会陷入这一困境?当前局面是DRAM行业周期性繁荣与衰退叠加前所未有的AI硬件基础设施建设浪潮共同导致的结果。供需剧烈波动的核心要理解这一事件的来龙去脉,就必须认识到造成
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DRAM GPU
- 2 月 2 日,英特尔宣布与软银子公司 SAIMEMORY 达成合作,共同研发 Z-Angle 内存(ZAM),其内存领域的野心再度引发关注。根据双方发布的新闻稿,该项目将于 2026 年第一季度启动,预计 2027 年推出原型产品,2030 年实现全面量产。在此次合作中,英特尔将提供技术与创新支持,SAIMEMORY 则主导产品研发与商业化进程。《日本电子工程时报》援引软银发言人的表述称,“ZAM” 中的 “Z” 代表 Z 轴,研发团队正考虑采用垂直堆叠结构设计。报道还提到,软银计划在 2027 财年完
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英特尔 DRAM 软银 Z-Angle 内存项目
- 瑞银在最新研报中称,随着2026年初刺激政策的全面退潮和5%购置税的征收,需求端本就疲软。然而,供给端却迎来了大宗商品(铜、铝、锂)和关键零部件(存储芯片DRAM)价格的剧烈反弹。据该行测算,一辆典型的中型智能电动车的成本通胀高达人民币4000至7000元。瑞银称,在当前竞争激烈、利润微薄的市场环境下,由于车企很难将这部分成本转嫁给消费者,这波成本上涨足以将车企的利润完全吞噬(fully erode carmakers' margin)。金属价格全线反弹研报称,瑞银基于其过往的拆解数据,建立了一个
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电动车 DRAM 金属 购置税
- 三星今年第一季度对NAND闪存的供应合约价格已上调超过100%,目前客户已收到通知。据行业知情人士透露,三星去年底已经完成了与主要客户的供应合同谈判,从一月起正式实施新的价格体系。另外,SK海力士也对NAND产品采取了类似的定价策略;存储芯片大厂SanDisk也计划在一季度将面向企业级的NAND价格上调100%。目前,三星已着手与客户就第二季度的NAND价格进行新一轮谈判,市场普遍预计价格上涨的势头将在第二季度延续。市场研究机构TrendForce的数据显示,去年第四季度NAND闪存价格涨幅为上一季度的3
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存储 NAND DRAM 三星 SK海力士
- 生成式人工智能(AI)浪潮席卷全球半导体产业,却可能为汽车供应链埋下新的不确定性。 瑞银最新发布的全球汽车产业研究报告警告,受AI服务器需求暴增影响,DRAM产能正大幅向高带宽记忆体(HBM)倾斜,导致汽车级存储器面临价格上涨与供应短缺的双重压力,相关冲击预计将自2026年第二季开始逐步浮现。瑞银指出,全球三大DRAM供应商三星电子、SK海力士与美光,为追求更高的毛利率,已明确将产能重心转向AI服务器所需的HBM产品,由于汽车级DDR内存与AI芯片共享有限的硅晶圆产能,HBM产能快速扩张,势必排挤车用DR
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瑞银 DRAM 汽车
- 根据TrendForce最新的记忆现货价格趋势报告,关于DRAM的现货价格持续日复一日上涨,尽管交易依然低迷,供应商和交易员囤积库存,推动主流DDR4 1Gx8 3200MT/s芯片平均价格上涨9.64%。与此同时,在NAND,尽管一些买家采取了观望态度,现货交易者对未来价格趋势持乐观态度,却拒绝降价以刺激销售。详情如下:DRAM现货价格:受强劲的合约价格上涨推动,现货价格连续日涨。然而,由于供应商和交易商不愿释放库存,交易量依然受限。主流芯片(即DDR4 1Gx8 3200MT/s)的平均现货价格已从上
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DDR4 DRAM NAND
- 据韩媒Chosun Biz援引市调机构Omdia数据,2026年三星电子的DRAM晶圆产量预计为793万片,较2025年的759万片增长约5%。SK海力士的DRAM产量则预计将从2025年的597万片提升至2026年的648万片,增幅约为8%。然而,由于技术升级至10纳米第六代DRAM(1c)制程可能引发短期产能损失,实际增产幅度或低于预期。美光的年产量预计维持在约360万片,与2025年持平。尽管三大DRAM厂商的产能均有所增加,但与市场需求相比仍存在显著差距。韩国KB证券分析显示,客户端DRAM需求的
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DRAM 供应
- 华硕发布了一段18秒的预告视频,展示了其即将推出的Neo主板,旨在与市场上最好的主板竞争。ROG Crosshair、ROG Strix、TUF Gaming和ProArt系列的新Neo版本将为AMD的AM5平台带来显著的生活质量升级,目前AM5平台拥有一些最优秀的CPU。硬件界又到了令人兴奋的时代,品牌们准备在CES 2026上发布最新创新产品。紧随MSI和技嘉发布Max和X3D更新之后,华硕凭借备受期待的Neo系列登上了聚光灯下。虽然“Neo”代表新或近期,但这些即将推出的AMD主板很可能继续基于AM
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AM5“Neo”主板 华硕Neo主板 CES 2026 NitroPath DRAM
- 随着人工智能基础设施的逐步扩充,内存供应紧张,价格飙升。《商业时报》援引行业专家的话,预测云高速内存消耗到2026年可能达到3艾字节(EB)。值得注意的是,考虑到高速内存如HBM和GDDR7的“等效晶圆使用量”,报告警告称人工智能实际上可能占全球DRAM供应近20%。报告指出,3EB预计将由三个关键组成部分驱动。首先,跨主要平台——谷歌(Gemini)、AWS(Bedrock)和OpenAI(ChatGPT)——的核心推理工作负载预计实时内存需求将达到约750PB。考虑到实际部署所需的冗余和安全裕度,这一
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AI DRAM HBM 存储
- 三星电子于7月完成了6代10纳米级工艺的1代1c DRAM开发后,现正推进下一代DRAM技术。据The Elec报道,三星与三星先进技术研究院(SAIT)发布了一种实现亚10纳米DRAM的新方法,可能适用于0a和0b DRAM。正如韩国新闻2024年底报道,三星计划于2025年发布第六代10纳米1c型HBM4DRAM处理器,随后于2026年推出第七代10纳米1维DRAM,并计划于2027年前推出首款亚10纳米0安DRAM。《The Elec》援引的一位业内消息人士指出,虽然该技术仍处于研究阶段,且数年内难
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三星 DRAM
- 在内存价格急剧上涨的背景下,即使是三星也感受到了压力,尽管三星内部拥有强大容量。DealSite透露,三星电子DX部门CEO兼负责人卢泰文将在2026年1月6日至9日在拉斯维加斯举行的CES 2026开幕日会面美光CEO Sanjay Mehrotra。正如报道所强调的,活动期间此类会议较为罕见,但消息人士称三星请求此次会议是为了应对移动DRAM供应收紧的问题。据DealSite报道,讨论将聚焦于即将推出的Galaxy S26的LPDDR5X,因为飞涨的价格使得与三星DS部门和美光的合同尚未解决。正如Se
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三星 存储 DRAM
- 在巩固其在 HBM 领域的领导地位后,SK 海力士正在与 SanDisk 合作开发高带宽 NAND 闪存 (HBF),该闪存通过 NAND 增强 HBM,用于 AI 推理工作负载。与此同时,据报道,该公司正在探索更广泛的内存领域:高带宽存储 (HBS)。正如 ETnews 报道的那样,哈佛商学院将移动 DRAM 和 NAND 相结合,以提高智能手机、平板电脑和其他移动设备的 AI 性能。报告援引消息人士解释说,SK海力士正在将低功耗宽I/O DRAM与NAND堆叠在一起,以创建HBS,它可以堆叠多达16层
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SK海力士 高带宽 存储堆叠 NAND DRAM
- 记忆体价格涨势持续升温,第四季DRAM市场可望迎来全面上修。 TrendForce最新调查指出,全球云端服务供应商(CSP)积极扩建数据中心,带动服务器用DRAM合约价走强,供应商同步调高报价意愿,使一般型DRAM价格预估涨幅由原先的8%~13%,上修至18%~23%。 惟目前合约价尚未完全开出,后续仍可能再次调升,反映出供需持续偏紧,市场气氛转趋乐观。观察近期CSP采购节奏,从原本保守转为积极,加单需求扩及多家原厂,尤其高容量、高频率规格的服务器DRAM需求上升,已出现排挤效应,推升主流产品报价稳步垫高
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DRAM TrendForce
- 在流行媒体中,“AI”通常意味着在昂贵、耗电的数据中心中运行的大型语言模型。但是,对于许多应用程序,在本地硬件上运行的较小模型更适合。自动驾驶汽车需要实时响应,没有数据传输延迟。医疗和工业应用通常依赖于无法与第三方共享的敏感数据。但是,尽管边缘 AI 应用程序可以更快、更安全,但它们的计算资源要有限得多。它们没有 TB 内存占用或有效无限的功率。对于数据中心来说,可能有些抽象的约束对边缘人工智能施加了硬性限制。在 2025 年 IEEE 国际内存研讨会的一篇特邀论文和随后的预印本中,ETH 计算机科学教授
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存内计算 边缘AI DRAM
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