Does "lobster" significantly extend the "memory" lifespan?

以 OpenClaw 為代表的智能體 AI（Agentic AI）工具，正在將內存市場的需求邏輯推向一個全新範式。據追風交易台消息，摩根士丹利 3 月 18 日發佈的最新報告指出：AI 從"思考"跨入"執行"，將令 DRAM 取代 HBM 成為 AI 基礎設施中最難突破的芯片瓶頸，內存週期由此迎來遠超預期的生命延續。

渠道調查顯示，2026 年第二季度服務器 DRAM DDR5 價格預計環比上漲逾 50%，部分中國超大規模雲廠商出價更高；DDR4 合同價格漲幅預計達 40%-50%，NAND 企業級 SSD 報價漲幅料不低於 40%-50%。摩根士丹利認為，當前處於內存上行週期中段，且供應收緊程度超出此前判斷——"華爾街的盈利預測將不得不追趕現實"。

上述判斷已直接體現在目標價調整中：SK 海力士 2026-2027 年 EPS 預測分別上調 24% 及 32%，目標價從 110 萬韓元升至 130 萬韓元，較當前價格隱含 43% 上行空間；三星電子普通股目標價升至 25.1 萬韓元，兩隻股票均維持"增持"評級。

摩根士丹利的核心判斷是：市場習慣於線性思維，而 AI 智能層的能力擴張正以指數級速度推進——當 AI 從"生成答案"轉型為"完成任務"，內存需求的量級將隨之躍變，而這場轉變，才剛剛開始提速。

"做事"比"想事"更耗內存

摩根士丹利報告的邏輯起點，是一句看似簡單卻藴含深意的判斷："做事比想事需要更多 DRAM。"

傳統大語言模型（LLM）的工作模式是 GPU 主導的線性流程：接收提問、批量處理所有輸入 Token（預填充階段），再逐 Token 生成答覆（解碼階段），CPU 負責將結果轉換為文本輸出。在這一流程中，GPU 算力是決定性瓶頸，DRAM 只需配合完成緩存讀寫即可。

智能體 AI 的出現徹底改變了這一邏輯。以 OpenClaw 為例，這款開源自託管 AI 助手可同時接入 WhatsApp、Telegram、Slack、Signal 等逾 50 個消息平台，並擁有瀏覽器自動化、文件操作、命令行執行、API 調用等系統級權限。它不是"回答問題"，而是"完成任務"——搜索網絡、讀取文檔、調用外部工具、執行代碼，最終輸出一套經多步驟協作生成的行動結果。

這一範式轉變的核心技術含義在於：工作流從單次 GPU 推理擴展為多步驟的協調、工具調用與編排流程，CPU 的計算時間對整體延遲的貢獻往往超過 GPU。與此同時，多智能體之間須持續共享上下文、卸載 KV 緩存（Key-Value Cache）、存儲和檢索每個中間步驟的結果——內存從算力鏈條的後端，躍升至核心瓶頸位置。

OpenClaw：內存需求的極端放大鏡

摩根士丹利對 OpenClaw 的內存需求進行了詳細量化分析，結論是：在這類智能體工具中，DRAM 壓倒一切，其他硬件約束均退居次位。

該工具有兩種截然不同的運行模式：

輕量網關模式（遠程調用 Claude 或 GPT-4 等外部 API）：即便如此，瓶頸已不在 GPU 或 CPU，而在於 Node.js 運行時對 DRAM 的佔用。實際使用最低需要 2GB DRAM，生產級穩定運行建議配置 4GB。

本地模型模式（直接在設備上加載運行 AI 模型）：DRAM 與圖形 HBM 成為雙重約束。摩根士丹利建議配置 32GB 系統 DRAM；運行 70 億至 80 億參數模型需額外 8GB 圖形 DRAM，130 億至 700 億參數模型需 16-24GB，Llama 3 70B、Qwen 72B 等超大模型則需 80GB 以上。

報告特別指出：內存不足的後果並非性能下降，而是直接崩潰——JavaScript 將拋出"heap out of memory"（堆內存溢出）錯誤，導致安裝失敗和運行中斷。這一細節深刻揭示了內存在智能體場景下的硬約束屬性：內存不足不是慢，而是 “死”。

算力瓶頸遷移：從 HBM 到系統內存

OpenClaw 的內存需求特徵，是更大範圍結構性轉變的縮影。

摩根士丹利指出，AI 算力瓶頸正在發生系統性遷移：從算力本身轉向數據移動，從 HBM 轉向系統內存（DRAM），整個內存層級架構正從以 HBM 為中心演變為 HBM、DRAM 與 NVMe NAND SSD 相結合的多層結構。

這一轉變的技術推手之一，是長上下文（long context）需求的快速膨脹。KV 緩存以線性方式隨 Token 數量增長，且在分散式推理（prefill-decode disaggregation）場景下須通過網絡傳輸，大幅增加了 CPU 的 I/O 管理負擔。RAG 檢索、上下文管理等智能體核心操作，均涉及密集內存 I/O。

市場層面的印證同樣清晰。據摩根士丹利，Intel 與 AMD 近期均確認，高核心數服務器處理器已出現實質性供不應求；AMD EPYC CPU 營收佔服務器 CPU 總收入的比例首次超過 40%，搭載 EPYC 的雲實例部署 YoY 增長逾 50%。英偉達推出獨立銷售的 Vera CPU，並與 Meta 達成多年期協議，首次在大規模場景下部署獨立 CPU 以支持個人智能體運營。

價格加速：週期中段，空間猶存

上述結構性轉變在價格層面已出現實質性體現。

DRAM 方面，2026 年二季度服務器 DDR5 價格已有限量現貨交易以環比 +50% 成交，超大規模雲廠商已接受該價格，部分中國雲廠商出價更高。2 月底，64GB RDIMM 合同價已升至 910-920 美元，較一季度均價 800 美元高出約 20%。LPDDR 及消費電子相關 DRAM 二季度報價漲幅預計至少 40%-50%；DDR4 合同價預計上漲 40%-50%。此前預期降價 20%-25% 的 HBM3E，在 ASIC 客户續約中已轉為上漲中個位數百分比。

NAND 方面，企業級 SSD 二季度定價預計環比漲 40%-50%，消費端產品漲幅預計不低於 60%，部分情景下 eSSD 價格可能在二季度再度翻倍。

摩根士丹利認為，YoY 價格加速態勢持續，當前仍處上行週期中段。一旦市場將盈利預測調整至反映當前空前產能約束的水平，相關標的存在顯著修復空間；資本回報的潛在上調，可能進一步支撐超額表現。