摩根士丹利在3月最新的报告中指出：AI进入“执行时代”后，对普通内存（DRAM）的需求将远超高端显存（HBM），甚至可能让 DRAM 成为整个AI基础设施中最紧缺的芯片。这意味着，内存行业的景气周期会比大家预期的更长、更强。

以 OpenClaw 为代表的智能体AI（Agentic AI） 正让AI真正“执行任务”比如控制机器人、操作软件、自动完成工作流程。这一转变，正在彻底改变芯片需求格局。

|“做事”的AI，比“想事”的AI更吃内存

摩根士丹利报告的核心观点就一句话：“做事”比“想事”更需要内存（DRAM）。听起来简单，背后却是一场AI使用方式的根本转变。

过去的大模型（比如ChatGPT这类聊天机器人）主要是“想事”，你问一个问题，它用GPU快速算出答案，整个过程由GPU主导。这时候，内存（DRAM）只是配角，负责临时存点数据，真正的瓶颈在GPU算力。

但现在，新一代AI智能体（比如 OpenClaw）开始“做事”了。它不只是回答问题，而是能真正完成任务：同时登录 WhatsApp、Telegram、Slack 等50多个平台；自动上网搜索、读文件、运行代码、调用API、操作电脑，最后把多步操作整合成一个完整结果交给你。

这种“执行型AI”的工作方式完全不同：它不再是一次性推理，而是一连串步骤的协调与调度；很多任务其实在 CPU 上跑，而且 CPU 花的时间常常比 GPU 还长；更关键的是，它要不断记住中间结果、共享上下文、存取缓存——这些全靠内存支撑。

结果就是：内存从过去的“后勤角色”，变成了整个系统的新瓶颈。AI越能“干活”，对DRAM的需求就越猛。这也解释了为什么内存价格正在飙升，且短缺可能持续更久。

|OpenClaw：AI“干活”有多猛，内存需求就有多狠

摩根士丹利对热门智能体工具 OpenClaw 做了详细分析，结论很明确：在这类AI里，内存（DRAM）是头号瓶颈，其他硬件都得靠边站。

OpenClaw 有两种用法，但无论哪种，都极度依赖内存：

1. 轻量模式（调用外部大模型，比如GPT-4或Claude）

即使不跑本地模型，只是当个“智能中转站”，它也吃内存——因为底层用的是 Node.js，本身就很占内存。

最低要求：2GB 内存，想稳定运行？建议至少 4GB。这时候，瓶颈已经不是 GPU 或 CPU，而是系统内存够不够。

2. 本地模式（直接在电脑上跑AI模型）

这才是“内存杀手”。不仅要系统内存，还要显存（图形DRAM）：系统内存（DRAM）32GB 起步，跑 70亿~80亿参数的小模型：需额外 8GB 显存，跑 130亿~700亿参数的中大型模型：需 16–24GB 显存，跑 Llama 370B、Qwen 72B 这类超大模型：显存要 80GB 以上！

更关键的是：内存不够，不是变慢，而是直接崩溃。程序会报错 “heap out of memory”（堆内存溢出），根本装不上、跑不动。

|内存价格正在加速上涨，行情才到“中场”

AI智能体带来的需求爆发，已经实实在在推高了内存和存储芯片的价格。

DRAM（运行内存）方面：

2026年第二季度，服务器用的 DDR5 内存已有少量现货成交价比上季度暴涨 50%，大型云厂商（尤其中国厂商）愿意出更高价抢货。

到2月底，一条 64GB 服务器内存条（RDIMM）合同价已涨到 910–920美元，比一季度均价（800美元）高出约 20%。

手机和消费电子用的 LPDDR 内存，二季度预计也要涨 40%–50%。

连原本预期会降价的 HBM3E（高端AI显存），现在也转为小幅上涨。

NAND（存储芯片）方面：

企业级SSD 二季度价格预计环比上涨 40%–50%；消费级产品（比如笔记本用的固态硬盘）涨幅可能 超过60%，在某些紧缺情况下，eSSD 价格甚至可能翻倍。

摩根士丹利认为，这轮涨价还没到顶——目前仍处于上行周期的中段。

由于产能紧张程度远超预期，很多公司的盈利预测还停留在旧数据上。一旦市场意识到现实有多紧，相关芯片企业的股价和利润都有望大幅上调，带来明显的投资机会。

竞泰观点|押注内存龙头，布局服务器生态

对半导体股投资者：

SK海力士：2026–2027年EPS预测上调24%/32%，目标价130万韩元（+43%空间）；三星电子：目标价升至25.1万韩元，维持“增持”；美光（MU）：虽未在报告重点提及，但全球DRAM三巨头同步受益；国产替代关注：长鑫存储、兆易创新等若能切入服务器供应链，弹性巨大。

对科技产业链映射：

高核数CPU厂商：AMD（EPYC占比超40%）、Intel（Sapphire Rapids需求激增）；服务器整机厂：浪潮、宁畅、超微（Supermicro）订单有望爆发；云厂商成本压力上升：阿里云、腾讯云、AWS或加速提价转嫁成本。

风险提示：

若AI智能体普及慢于预期，内存需求可能阶段性回落；存储芯片扩产周期约12–18个月，若2027年产能集中释放，或引发价格回调。