花旗在9月14日发布的全球半导体行业报告中，给出了一个让存储行业不得不重新审视自身定位的判断。

“持续学习”将是未来五年AI领域的核心主题。 花旗分析师在报告中写道。这个判断的起点，是一个正在发生的技术范式转变。

当前AI模型的工作方式是：训练完成后，参数固化。模型能够保留训练过程中学到的知识，但不会自动将用户后续交互以及不断产生的新数据直接整合进模型参数之中。用户与AI的每一次对话，AI都无法“记住”并永久学习。

持续学习试图解决这个问题。模型需要持续接受新的任务和知识训练，同时保留此前已经掌握的信息。 其中最大的技术挑战是避免“灾难性遗忘”——模型在学新知识时丢掉原有能力。

这个转变对内存的意义是根本性的。持续学习要求AI系统同时做三件事：持续更新模型参数、保持对海量历史数据的高效访问、以及在运行中实时处理新信息。三者叠加，对内存容量、带宽和访问速度的要求，远超当前训练集群的水准。

花旗将AI工作负载的演进划分为三个阶段。2022年至2025年上半年是训练周期，HBM需求率先爆发，传统DRAM和NAND相对平淡。2025年下半年起进入推理周期，服务器DDR5和eSSD需求快速增长，HBM热度一度回落。2027年起进入持续学习的第一阶段，HBM、服务器DRAM、SoCAMM2及eSSD的需求将首次出现同步扩张。

一条底层数据支撑了这个判断：AI token月度使用量的增长呈现近乎完美的指数曲线，月环比复合增速达31%，2026年8月同比增速高达2434%。

一、HBM：需求上修两倍，缺口到2028年反而更大

持续学习带来的最大增量，集中在HBM。

花旗将2027年HBM位需求预测上修至751.57亿Gb，同比增长62%；2028年进一步上修至1269.90亿Gb，同比增长69%。两项预测均约为此前预估值的两倍。

需求端的扩张不再只来自英伟达。博通的HBM需求预测从2026年的90.02亿Gb扩大至2028年的410.03亿Gb，谷歌同期从47.02亿Gb增至140.03亿Gb。ASIC制造商正在成为HBM需求的第二极。

供给端的回应是积极的，但方向造成了新的问题。花旗预计2027年HBM产能从2026年的42万片/月扩张至70万片/月。但供需缺口并没有因此收窄：2027年HBM供需比预计为-21%，与2026年的-22%基本持平；到2028年，因ASIC出货加速，缺口反而恶化至-36%。

生产HBM消耗的晶圆面积是普通DRAM的三到四倍。SK集团会长崔泰源的表述更为直接：“生产HBM消耗的晶圆面积，是普通DRAM的四倍，叠加先进堆叠工艺良率有限，单条产线能产出的AI专用内存十分有限”。这意味着每多生产一片HBM晶圆，就少生产三到四片通用DRAM晶圆。

二、DRAM：缺口逐年扩大，供给端方向错置

花旗对DRAM供需比的预测，解释了为什么“扩产也补不上缺口”。

2027年DRAM供需比预计为-8.7%，2028年扩大至-9.7%。NAND同期供需比亦将跌至-6.1%和-5.5%，短缺态势持续至2031年。

问题的核心不在于资本开支不够。花旗预计2027年全球内存资本支出将达804亿美元，较2026年的549亿增长46.5%。其中DRAM占586亿美元，三星206亿、SK海力士175亿、美光158亿。

但这笔钱几乎无助于缓解通用DRAM的供给。 增量支出几乎全部流向HBM产能与先进制程节点，两者都消耗晶圆面积，却不增加通用型位元产出。2027年产业平均DRAM晶圆产能仅增长8%至每月229.5万片，NAND晶圆产能更仅增长3.2%。三星的NAND产能甚至萎缩4.7%。

这就是供给端“方向错置”的含义：资本开支在增长，产能利用率在提升，但通用DRAM的产出被HBM的结构性挤压所抵消。 钱花了，但买不到通用DRAM的增量。

花旗对HBM“去规格化”现象给出了明确的定性：这是AI芯片厂商在HBM供给受限背景下的资源效率优化，而非需求走弱的信号。翻译过来就是：HBM不够用，芯片厂商只能被迫调整设计规格来适配现实。

三、产能售罄：2027年已经“无货可买”

花旗的预测并非孤立的模型推演。它描述的短缺，已经在现实中以产能售罄的形式提前发生了。

据产业消息，三星电子、SK海力士与美光已完成2027年全年产能分配谈判，DRAM与HBM产能全部售罄。部分客户最终取得的配货量仅为原始申请量的60%至70%。三大原厂均没有能在短期内立即大量增加的额外产能——新厂从建置到量产通常需要数年时间。

三星和SK海力士的存储半导体库存已降至不足10天的供应量。SK海力士CEO郭鲁正此前警告，2027年可能成为全球内存产业供应最严重的一年，需求超过公司生产能力的情况可能延续至2030年代。

这意味着，花旗预测的2027年缺口，在当前已经以产能预售的形式被锁定了。 不是“到时候会缺”，是“现在已经买不到”。

四、国产存储的位置：追赶在加速，但缺口不在同一个量级

在短缺持续至2031年的背景下，国产存储的进展值得被放在同一个坐标系里审视。

韩国半导体产业协会最新评估显示，中国存储厂商与领先者的技术差距正在迅速缩小：长江存储在NAND方面落后约1年，长鑫存储在DRAM方面落后约2年，在HBM方面落后约3年。而就在不久前，这一差距还普遍被认为在5年左右。

长鑫存储已开始小量试产HBM3E，但良率仅约25%，TSV硅通孔垂直互联仍是核心瓶颈。其HBM晶圆产能预计到2026年底达到每月约5万片，而三星和SK海力士当前的HBM TSV封装产能合计约42万片/月。

长鑫的产能规模与全球缺口不在同一个量级。 花旗测算的2027年HBM供需缺口以“万片/月”计，全球HBM TSV产能70万片/月仍无法填补。国产存储的追赶速度值得肯定，但它解决的是中国自身的供应链安全问题，而非全球市场的供需缺口。

五、这意味着什么

花旗这份报告的核心信息可以拆成三层。

第一，内存短缺的性质变了。 过去存储行业的短缺是周期性的——价格上涨刺激资本开支，资本开支形成新产能，新产能压低价格。但这轮短缺的根源是技术范式的转变：AI从“学习一次，固化使用”变成了“持续学习，永不停止”。需求增长不是脉冲式的，是阶梯式的。

第二，供给端的约束是结构性的。 804亿美元的资本开支不是没有用，它让HBM产能从42万片/月扩张到70万片/月。问题在于，HBM对晶圆面积的消耗是通用DRAM的三到四倍，通用DRAM的产能增长被HBM的扩张所吞噬。钱花在了正确的方向上，但那个方向本身就在挤压其他方向。

第三，短缺的终点可能在2031年，但真正的变量不是2027年的供需比。 变量在于持续学习的技术路径是否按花旗的预期演进。如果“灾难性遗忘”的工程难题被以更高效的方式解决，如果模型架构的迭代降低了对内存带宽的依赖，如果边缘端推理分担了中心化的持续学习负载——短缺的持续时间都可能被压缩。但花旗的判断是，这些“如果”在2027年之前都不会成为现实。

存储芯片正在从AI产业链上的一个环节，变成决定AI能力边界的核心变量。 花旗的预测不是关于价格的，是关于可能性的。当内存供给成为约束时，AI能做什么，取决于能买到多少内存。而这个约束，至少还要持续五年。