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🚗 2026 購車必看:記憶體缺口不到 50%!為什麼智慧車將面臨「減配、漲價、延後交付」?

作者:小編 於 2026-01-29
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全球 AI 浪潮引發的記憶體(DRAM)荒正式延燒至汽車產業!由於晶片巨頭將產能優先分配給利潤更高的 AI 資料中心與 HBM 記憶體,導致全球市佔不足 10% 的汽車業在議價與供貨順位上淪為邊緣。蔚來汽車董事長李斌與小米集團董事長雷軍紛紛示警,記憶體價格正以「每季漲 50%」的速度飆升,單車成本增加達數千元人民幣。

理想汽車更預測 2026 年供應滿足率恐低於 50%,這將導致汽車製造成本大幅抬升、交付週期拉長,甚至被迫出現功能減配。標普全球與瑞銀等機構分析,中小型車企與新勢力品牌將面臨最嚴峻的品牌信譽考驗。為應對危機,領先車企正加速推動晶片標準化與供應鏈自主化,試圖在 AI 搶奪產能的風暴中,透過技術迭代減少對特定高階型號記憶體的依賴。2026 年將是車企從「硬體堆料」轉型為「效能優化」的生存關鍵年。

🚗 2026 購車必看:記憶體缺口不到 50%!為什麼智慧車將面臨「減配、漲價、延後交付」?

📑 快速導覽目錄

  1. 引言:當 AI 遇上汽車,一場爭奪「數位糧草」的生死戰

  2. 🔍 危機根源:為什麼 HBM 與 AI 資料中心正抽乾汽車業的血?

  3. 📉 車業巨頭集體示警:從李斌、雷軍到理想汽車的真實告白

  4. 🧬 汽車記憶體需求大解密:智駕與座艙究竟吃掉多少 DRAM?

  5. 🌪️ 產業衝擊:成本抬升、交付延遲與品牌信譽的骨牌效應

  6. 📊 數據解碼:2026 記憶體缺口與供應鏈滿足率對比表

  7. 🌍 全球視野:瑞銀、標普與富國銀行的悲觀預期

  8. 🛠️ 應對策略:鎖定供應、技術迭代與晶片標準化的長期抗戰

  9. 💡 消費者建議:2026 購車避雷指南與趨勢預測

  10. ✨ 結論:從「硬體堆料」到「效能至上」的典範轉移


📈 引言:當 AI 遇上汽車,一場爭奪「數位糧草」的生死戰

在 2026 年的今天,汽車已不再僅僅是移動工具,而是行走在路上的「高性能移動伺服器」。然而,隨著人工智慧(AI)技術的爆炸式增長,這台伺服器的核心心臟——記憶體(DRAM),正成為全球供應鏈最脆弱的一環。

人工智慧引發的全球記憶體短缺,正將汽車行業推入繼 2021 年「車用晶片荒」後最嚴峻的供應鏈風暴。包括蔚來汽車、小米汽車及理想汽車在內的多位領導人紛紛公開表示:記憶體成本的暴漲與供應的極端不確定性,已成為 2026 年車企存亡的關鍵戰場。 這不僅是成本問題,更是一場關於優先權的生存競爭。在矽基時代,當獲利豐厚的 AI 資料中心與汽車業同時搶奪產能時,汽車業正被迫面對其議價能力薄弱的殘酷現實。


🔍 危機根源:為什麼 HBM 與 AI 資料中心正抽乾汽車業的血?

這場危機的本質在於**「資源的邊際利潤錯位」**。

🏭 晶片巨頭的產能挪移

包括美光(Micron)、SK 海力士(SK Hynix)及三星(Samsung)在內的全球記憶體巨頭,正將產能優先分配給:

  • HBM (高頻寬記憶體): AI 伺服器的核心,利潤率是車用 DRAM 的數倍。

  • AI 數據中心: 生成式 AI 訓練需要海量的 DDR5 與 LPDDR5X 記憶體。

📉 汽車業的議價弱勢

儘管單車對記憶體的需求在增加,但汽車業在全球 DRAM 市場中的市占率仍不足 10%。在晶片廠眼中,汽車訂單不僅「利潤相對薄弱」,且「規格要求嚴苛、認證週期長(AEC-Q100)」。當 AI 產能供不應求時,汽車業自然成為被優先擠壓、甚至被犧牲的對象。


📉 車業巨頭集體示警:從汽車董事到理想汽車的真實告白

2026 年伊始,中國造車新勢力的高層罕見地達成共識,集體向市場釋放強烈信號。

📱 雷軍:車用記憶體單季漲幅驚人

小米集團董事長在 1 月的直播中直言不諱:「現在記憶體是按季在漲的,上季漲了 40% 至 50%,預計第 1 季還要繼續漲。」這意味著僅記憶體一項配置,就可能增加人民幣幾千元的整車成本,這對於利潤空間本就緊湊的純電轎車而言,是巨大的經營壓力。

🚗 李斌與理想汽車:前所未有的供應危機

蔚來汽車董事長表示,記憶體漲價已成為汽車業的「沈重負擔」。而理想汽車供應鏈副總裁在 2025 年底的預測更令人心驚:「2026 年汽車業會面臨前所未有的記憶體供應危機,滿足率可能不到 50%。」 這意味著市場上有一半的車輛可能因為少了一顆記憶體晶片而無法下線。


🧬 汽車記憶體需求大解密:智駕與座艙究竟吃掉多少 DRAM?

為什麼汽車會這麼渴求記憶體?這與汽車的「雙大腦」轉型密切相關。

🖥️ 智慧座艙 (In-Car Infotainment)

為了運行流暢的 3D 車機系統、多螢幕聯動以及車內 AI 語音助手,當前旗艦車型已標配 16GB 甚至 32GB 的 LPDDR5 記憶體。

🧠 自動駕駛 (AD/ADAS)

L3 級以上的自動駕駛需要處理來自光達、雷達及 8MP 攝像頭的海量即時數據。這需要極高的頻寬與大容量快取來支持端到端(End-to-End)模型的推論。

  • 基礎車型: 4GB - 8GB DRAM

  • 中階智慧車型: 12GB - 16GB DRAM

  • 高階智駕旗艦: 32GB - 64GB DRAM (已逼近高端筆電與伺服器規格)


🌪️ 產業衝擊:成本抬升、交付延遲與品牌信譽的骨牌效應

這場風暴對不同層級的車企影響路徑不盡相同,但整體趨勢趨向負面。

💸 整體製造成本抬升

記憶體不再是車電設備中微不足道的零件。隨著其成本占比翻倍,車企面臨「轉嫁消費者(漲價)」或「自行吸收(虧損)」的兩難困境。

⚠️ 供應鏈分化

  • 供應鏈能力強的車企: 具備強大長協鎖定能力及資金儲備的車型,影響相對可控。

  • 中小車企與新勢力: 缺乏議價籌碼,只能在現貨市場高價搶貨,交付週期可能從 1 個月拉長至半年,嚴重衝擊品牌信譽。

📉 配置「反向升級」

為了節省成本或應對缺貨,部分車企可能被迫推出「精簡版」車型,減少記憶體容量,導致車機卡頓或智駕功能降級,引發消費者不滿。


📊 數據解碼:2026 記憶體缺口與供應鏈滿足率對比表

以下為綜合瑞銀與標普全球數據後的預估模型:

記憶體規格AI 伺服器需求佔比汽車業需求佔比2026 預計供需缺口對單車成本影響 (預估)
LPDDR5 / 5X65%8%-35%+ $200 - $500 USD
DDR4 / DDR575%5%-20%+ $100 - $300 USD
NAND Flash50%12%-10%+ $50 - $150 USD
HBM 3e (高階智駕)95%< 1%-50% 以上極高 (依附於算力晶片)

註: 滿足率不到 50% 主要集中在高階 LPDDR5 系列,這正是當前智慧汽車的主力規格。


🌍 全球視野:瑞銀、標普與富國銀行的悲觀預期

國際分析機構對 2026 年的車市展望普遍轉向審慎與悲觀。

  • 瑞銀 (UBS): 指出車企的庫存策略已失靈,過去「零庫存(JIT)」模式在 AI 時代是自殺行為。

  • 富國銀行 (Wells Fargo): 警告汽車股可能面臨毛利率下修的風險,因為記憶體成本的轉嫁速度遠跟不上漲價速度。

  • 標普全球 (S&P Global): 建議車企必須推動**「晶片標準化」**。目前車企對特定型號記憶體的依賴過高,一旦該型號產能被砍,將無處求救。


🛠️ 應對策略:鎖定供應、技術迭代與供應鏈自主化

面對危機,車企不能坐以待斃。目前產業正採取短中長期三管齊下的策略。

📍 短期:鎖定供應與成本轉嫁

  • 長協定價: 儘管成效有限,但大廠仍竭力與記憶體三巨頭簽訂保供合約。

  • 價格調整: 像小米 SU7 這樣的新車型,在定價時已預留記憶體漲價的空間,或透過減少限時優惠來變相漲價。

📍 中期:調整配置與冗餘優化

  • 軟體優化: 透過更好的記憶體管理技術,讓 12GB 記憶體達到 16GB 的效能,減少對大容量硬體的依賴。

  • 規格通用化: 減少使用特殊規格的車規晶片,盡量與消費電子的主流規格(如筆電記憶體)靠攏,增加供貨彈性。

📍 長期:加速技術迭代與自主研發

  • 全棧自研控制器: 車企開始研發整合度更高的中央運算單元,將記憶體整合進封裝內(SiP),直接與晶片廠對接。

  • 垂直整合: 部份龍頭車企考慮入股或與記憶體封裝廠合資,建立專屬的「第二供貨源」。


💡 消費者建議:2026 購車避雷指南與趨勢預測

如果您計畫在 2026 年換車,以下是專業的「避雷」建議:

  1. 早訂不晚訂: 如果看中具備高階智駕功能的車型,建議儘早下訂。因為隨著 2026 年缺貨加劇,後續車型可能面臨「漲價」或「配置縮水」。

  2. 關注品牌供應鏈能力: 選擇大廠(如比亞迪、特斯拉、吉利等),他們對上游供應鏈的控制力強,車機系統與智駕功能的穩定性更有保障。

  3. 注意「減配」風向: 購車時應仔細核對訂單中的記憶體規格。若發現新款車型記憶體容量低於舊款,應謹慎評估其長期使用的流暢度。

  4. 心理準備: 高端科技車型的交付時間可能會顯著延長,請預留 3-6 個月的等待期。

✨ 結論:從「硬體堆料」到「效能至上」的典頒轉移

記憶體漲價風暴是汽車業轉型過程中的一次陣痛。它打破了車企「無限堆料」的幻覺,迫使行業重新思考:如何在有限的硬體資源下,發揮最強大的運算效能?

這場危機也將成為行業的「分水嶺」。能夠通過供應鏈管理、軟體優化以及技術自主化度過難關的車企,將在 2027 年後的 AI 競爭中脫穎而出。而那些僅靠採購現成方案、缺乏核心供應鏈話語權的廠商,則可能在這一輪數位風暴中被市場淘汰。

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