花旗把 HBM 需求预测翻了一倍：持续学习会让 2027 年 DRAM 供需缺口扩到 -8.7%
- 花旗把持续学习列为未来五年 AI 的主线：模型边服务边吸收新数据，训练与推理的存储需求同时上升。2027/2028 年 HBM 位元需求预测因此上调到上一版的两倍。
- 供给跟不上：2027 年 DRAM 需求增 30.2%、供给只增 18.8%，供需比从 +0.5% 掉到 -8.7%；NAND 需求增 29.1%、供给增 21.2%，供需比 -6.1%。缺口要到 2031 年才收敛。
- 价格与资本开支同向走高：DRAM 均价 2026 年涨 242% 后 2027 年再涨 23%，NAND 涨 236% 后再涨 45%；存储总资本开支 2027 年增 46.5% 到 804 亿美元，仍补不上当年缺口。
花旗研究（Citi Research）2026 年 9 月 14 日发布的全球半导体行业报告，29 页，牵头分析师 Peter Lee，署名团队覆盖韩国、日本、台湾、美国、中国大陆的半导体与硬件分析师共 16 人。
它要回答的问题：市场刚经历了两件让存储股承压的事——英伟达给 Rubin 下调内存规格（降规），以及一轮关于 AI 安全的担忧。花旗的判断是，这两件事都不改变存储需求的方向，因为一个更底层的变化正在发生：模型要开始边服务边学习。
它的做法：把「持续学习」这个训练范式的变化，翻译成 HBM、服务器 DRAM、企业级 SSD 三条产品线的位元需求曲线，再对上各家的产能和资本开支计划，算出 2027—2031 年的供需缺口、价格和资本开支。
口径说明：原文为英文，本篇为中文重制与注释，基于报告公开正文部分，非全文翻译。文中数据除特别说明外均为花旗研究的预测（带 E 的年份）。凡本站换算或补充之处均标注「本站」。
持续学习是什么：模型要边干边学，存储就得一直在线
花旗用《记忆碎片》打了个比方
报告正文第一句用了电影《记忆碎片》（Memento）的主角作比：今天的 AI 模型记得住它学过的东西，但不会把新发生的对话和数据自动写回自己的参数里。每一次交互结束，模型本身没有变化。
持续学习要改变的就是这一点——让模型在新任务、新知识上增量训练，同时保住已经学会的内容。花旗认为这会是未来五年 AI 的主线，理由是它最大化资源效率，并让模型持续变聪明。
技术上的难点叫灾难性遗忘：模型在一条持续不断、分布还在变的数据流上训练，要学的任务总数事先也不固定，学新的很容易把旧的冲掉。解决这个问题的代价，直接落在存储上——模型要不断更新，同时还要能随时访问之前学过的数据。两件事都吃内存和存储。
| 阶段 | 时间 | HBM 需求 | 常规 DRAM / NAND 需求 |
|---|---|---|---|
| AI 训练时代 | 2022 — 2025 上半年 | 强劲，2022—2024 指数级增长 | 相对疲软 |
| AI 推理时代（KV 缓存） | 2025 下半年 — 2026E | 相对走弱，市场关注度降温 | 服务器 DDR5 与企业级 SSD 需求激增 |
| 持续学习 第一阶段：AI 服务器 | 2027E — 2028E 上半年 | HBM／服务器 DRAM／SoCAMM2／eSSD 同时增长 | |
| 持续学习 第二阶段：物理 AI／个人 AI | 2028E 下半年起 | 端侧与边缘存储需求开始出现 | |
这张时间表是全文的骨架。它的关键在第三行：过去三年训练和推理的存储需求是此消彼长的——2022 到 2024 年 HBM 指数级增长时常规 DRAM 和 NAND 很淡，2025 下半年之后服务器 DDR5 和 eSSD 起来了，HBM 的市场关注度反而降温。花旗的核心判断是，从 2027 年起这个跷跷板结束，两头同时涨。
报告另外给了一个支撑性的观察：AI token 用量仍在指数增长。按 OpenRouter 的数据，2025 年 1 月到 2026 年 8 月的月环比复合增速是 31%，2026 年 8 月的同比增幅是 2,434%，拟合曲线的 R² 为 0.9661。
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