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PhyrexNi
2026-01-13 10:49:56
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内存和硬盘的上涨是否可以带动链上存储板块的爆发?
先说答案,从关联性来看,虽然不能说没有一毛钱的关系,但确实相关性可能不超过 1% 。
内存和硬盘的涨价主要是因为:
第一,这是一个典型的 AI 数据中心资本开支周期。
无论是 DRAM、HBM,还是企业级 HDD,本质上都服务于算力基础设施的扩张。AI 训练和推理并不只是吃显存,而是同时需要计算、内存、存储、电力和网络,这是一个完整的体系,而不是单一需求。
第二,需求是真实的,而不是概念性的。
数据中心需要的是高频、稳定、可预测的读写性能,以及极低的单位存储成本,内存和硬盘涨价,反映的是真实订单、真实采购、真实交付周期的变化,而不是情绪或预期。
第三,供给端是收缩,但并不短缺。
无论是内存还是 HDD,本轮价格上行都有一个共同特征, 厂商在经历过上一轮长期价格战后,选择控产量,提高售价,以及更多面向高端化和企业化,优先保证现金流和毛利率。这意味着价格对需求变化的敏感度被放大。
而链上存储,则完全是相反的。
第一,链上存储不服务于算力体系,而服务于共识体系。
AI 数据是需要大量真实的算力,而不是共识。把大规模数据用共识来形容本身在工程和经济上都是错误解。
第二,链上存储解决的是可信性问题,不是规模问题。
现实世界 99% 的存储需求,并不需要全网复制、不可删除和去中心化仲裁,它们需要的是便宜、稳定、可控、可追责。
第三,价格上涨并不会向链上传导。
内存和硬盘涨价,只会让数据中心更强调冷热分层,存储架构进一步工程化、规模化,对成本和效率更加敏感。而不会让企业突然接受一个成本更高、性能更差、责任不清晰的链上方案。
所以两者不在同一条需求曲线上,也不在同一个资本开支逻辑里。如果硬要找关系,那更多只是情绪层面的“蹭叙事”,而不是结构层面的“真受益”。
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第一,这是一个典型的 AI 数据中心资本开支周期。
无论是 DRAM、HBM,还是企业级 HDD,本质上都服务于算力基础设施的扩张。AI 训练和推理并不只是吃显存,而是同时需要计算、内存、存储、电力和网络,这是一个完整的体系,而不是单一需求。
第二,需求是真实的,而不是概念性的。
数据中心需要的是高频、稳定、可预测的读写性能,以及极低的单位存储成本,内存和硬盘涨价,反映的是真实订单、真实采购、真实交付周期的变化,而不是情绪或预期。
第三,供给端是收缩,但并不短缺。
无论是内存还是 HDD,本轮价格上行都有一个共同特征, 厂商在经历过上一轮长期价格战后,选择控产量,提高售价,以及更多面向高端化和企业化,优先保证现金流和毛利率。这意味着价格对需求变化的敏感度被放大。
而链上存储,则完全是相反的。
第一,链上存储不服务于算力体系,而服务于共识体系。
AI 数据是需要大量真实的算力,而不是共识。把大规模数据用共识来形容本身在工程和经济上都是错误解。
第二,链上存储解决的是可信性问题,不是规模问题。
现实世界 99% 的存储需求,并不需要全网复制、不可删除和去中心化仲裁,它们需要的是便宜、稳定、可控、可追责。
第三,价格上涨并不会向链上传导。
内存和硬盘涨价,只会让数据中心更强调冷热分层,存储架构进一步工程化、规模化,对成本和效率更加敏感。而不会让企业突然接受一个成本更高、性能更差、责任不清晰的链上方案。
所以两者不在同一条需求曲线上,也不在同一个资本开支逻辑里。如果硬要找关系,那更多只是情绪层面的“蹭叙事”,而不是结构层面的“真受益”。
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