AI将保持高带宽存储器（HBM）的供应紧张，但这正是设计如此。
在最近一次TechInsights分析师的虚拟圆桌会议上，共识是内存制造商从之前的繁荣与萧条周期中吸取了教训，并在满足AI驱动需求时表现出更大的纪律性。
预测的HBM和DRAM短缺并非源于供应链中断，而是源于前所未有的且 largely 未预料到的采用。
AI的增长将继续主要由云驱动，重点逐渐从训练转向推理。
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Cameron McKnight-MacNeil，TechInsights的工艺分析师表示，
Nvidia的Rubin平台，于2025年9月宣布，被誉为一种新的GPU类别，似乎定位为云中的推理平台。
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他提到，
HBM的规模对于AI平台来说仍然巨大，2026年将继续如此，指出Nvidia的Blackwell加速器包每个包含八个HBM模块，每个模块包括八个DRAM芯片加上一个控制器芯片。随着超大规模企业部署满载GPU的超级机架，“HBM4将是2026年AI的内存风味。”
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McKnight-MacNeil表示，
对HBM的需求以及相应的封装引发了产量问题。“TechInsights已经强调了堆叠[DRAM芯片]可能带来的产量问题及可持续性的影响，”他说。
JEDC的最新更新增加了HBM允许的包装高度，使
堆叠高度达到16个芯片成为可能，部分得益于DRAM芯片的减薄和混合键合。
有大量研发旨在提高系统效率，同时增加
数据中心中光学器件的采用，McKnight-MacNeil补充道。“他们会使晶体管更高效。”
但任何改进都会立即被对更多计算的需求所吸收，他说。“这是一个增长的情况。”
Dan Kim，TechInsights首席战略官表示，尽管有关潜在AI泡沫的讨论，当前的内存市场并不是投机性的。“这纯粹是需求和供应的结果。”
他表示，市场在2023年经历了周期性衰退后开始复苏，预计增长将在2026年保持健康。“我们看到的是加速计算的强劲需求，这体现在GPU和ASIC的增长上。”
这种“非凡”的增长主要发生在数据中心和云中，Kim补充道，这导致了DRAM和NAND价格的上涨。
“还有对降低AI计算功耗的不可满足的需求，”他补充道。
这意味着更高效的电源系统创新变得与扩展GPU和内存带宽一样关键。
Kim表示，数据中心以外的增长并不那么激进，但所有领域都在争夺相同的晶圆厂空间。“这将形成一个非常有趣的2026年增长市场。”
But
如果CES是一个指标的话，边缘AI正在看到显著甚至变革性的增长，TechInsights消费电子产品主管Jack Narcotta表示。“在消费市场，总有一句话‘更大、更好、更快、更多’。一些东西只是彻底的空谈。”
他说道，智能家居行业正迅速接近需要考虑其与AI关系的基本问题的时刻，以及AI将位于何处。
将AI直接放在设备上会带来功耗和热力问题，Narcotta说，但这将通过减少对云通信的依赖来提供更流畅、更快、显著更可靠的经验。
他说道，消费类AI市场目前是“荒野”，而
Nvidia Rubin的宣布似乎不太合适，因为该平台用于数据中心。但会有连锁反应，因为消费品牌需要了解其功能对其产品意味着什么，Narcotta说。“消费电子产品往往滞后于一些宏观趋势。”
