AI“吃掉”汽車芯片，車規存儲漲價300%背后的供應鏈戰爭

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被行業詬病多年的國內車市價格戰，步入2026年看似仍在持續，實則已顯露終止苗頭。

這并非車企自發行業自律，核心根源在于上游供應鏈成本持續暴漲，主機廠利潤空間徹底兜不住。

根據央視財經 2026 年 3-6 月產業調研數據，國內車規級 DRAM 存儲芯片整體漲幅達 180%，部分高可靠寬溫車規型號價格漲幅突破 300%。

存儲芯片并非新興零部件，車規存儲之于智能汽車，邏輯等同于手機的運行內存+機身存儲，支撐座艙交互、自動駕駛域控、車身數據存儲、行車錄像全場景運轉。

這類成熟零部件供給持續告急，為何會對整車廠形成全方位成本暴擊？

01、車規級存儲都到哪里去了？

新能源汽車已邁入智能化賽道，行業輿論長期聚焦固態電池、激光雷達、大模型座艙等高熱度技術，但汽車產業鏈環環相扣，基礎存儲芯片供給缺口，足以制約整車量產與配置下放。

單純從技術門檻看，車規級存儲不屬于高精尖零部件，但其供需失衡矛盾已成為行業共性難題。

當前高階智駕車型對存儲需求呈指數級增長：搭載高階輔助駕駛的智能電動車，單車存儲芯片用量是入門燃油 / 基礎代步電車的4-8倍；芯片綜合成本占整車售價 8%-20%，成本權重直追動力電池。

但存儲緊缺并非近兩年才出現，為何2026年危機集中爆發？

核心答案只有兩個字：產能虹吸。

車規級存儲的產能到哪里去了？

答案是：AI。

AI產業的爆發性增長，對全球存儲產能形成了巨大的虹吸效應。

AI離不開大模型訓練，而大模型訓練需要海量的HBM（高寬帶內存）。

行業機構測算，2026 年全球數據中心（傳統 IDC+AI 算力集群）將消耗70%以上高端 DRAM/HBM 產能。

AI大模型訓練需要存儲，汽車也需要存儲，為什么存儲廠商要青睞于AI而不是汽車？

原因有兩個：

首先是利潤。

AI級HBM內存單價已經突破每GB10美元，而車規級的DDR5存儲價格即便猛漲了300%，單價仍不足2美元，利潤差了5倍。

其次是規模。

根據Gartner發布的數據，一臺AI訓練服務器需要搭載幾十甚至上百條DRAM，容量達到幾百GB，而一輛高端智能汽車的需求量不過數GB，不在一個數量級上。

實際上，汽車行業雖然急缺存儲芯片，但它的需求在全球DRAM市場占比僅為3%左右。

利潤和規模都搶不過AI，三星、SK海力士、美光等巨頭紛紛將產能向AI行業傾斜。

那么，車企能不能用砸錢的方式去跟AI和算力中心去搶資源呢？

答案是：可行性極低！

新能源整車制造行業賬面現金流普遍承壓，頭部企業百億級研發投入即可帶來巨大資金壓力；而全球AI算力賽道單筆投融資動輒千億美元，資金體量完全不在一個維度，車企競價無優勢。

02、為什么換不了供應商？

車規級存儲芯片緊缺，對大多數國家的汽車行業來說其實影響并不大，但對中國新能源汽車行業來說，卻無異于一次“定點爆破”。

原因很簡單，中國拿下了全球60%的新能源市場份額，在高端智能汽車領域更是引領全球，這很“吃”車規存儲。

而車規級存儲恰恰又是一個集中度非常高的行業，以DRAM市場為例，三星、海力士、美光三家合計市場份額接近90%，幾乎等同于壟斷。

那么問題又來了：擅長搞國產替代的中國汽車廠商能否把存儲供應商換成國產呢？

從技術上來說，這是可行的。

實際上，國產的長鑫、長江，都已經能量產車規級存儲產品，也在積極開拓市場。

但國產汽車廠商并不敢輕易嘗試。

原因很簡單：“扛”下去很貴，但“換”更貴。不但貴，而且有可能“致命”。

首先，一款存儲芯片要上車，首先要經過AEC-Q100車規級認證，這個認證包括-40°C到150°C溫度循環、1000小時高溫存儲等40多項測試環節，認證周期至少2年。

也就是說，你今天在車上看到的芯片，都是在2-3年前就完成認證、1年前開始備貨的。

在市場競爭極其激烈的情況下，為一款芯片而花掉2年的認證時間，風險極高。

其次，車規級芯片與消費級芯片最大的區別在于它的安全性的高要求。手機可以重啟，但一款車如果在行駛過程中死機，后果將是致命的。

現有的供應商，在車規級存儲的安全測試方面已經相當成熟，達到了ASIL-D級別，滿足了硬件冗余、故障檢測機制等要求，更換供應商風險太大。

第三，更換供應商，會遇到軟件生態的問題。芯片之所以重要，并不僅僅是因為硬件，還因為以硬件為基礎搭建起來的一系列軟件生態。

而生態有多重要，中國廠商是感觸最深的。

華為被制裁之后，因為少了安卓生態的支持，它龐大的海外手機市場幾乎在幾個月內被“歸零”，就是很典型的例子。

車規級芯片定下來之后，車企的工程師團隊就要花2-3年的時間去打磨軟件。

舉個例子，如果把高通的座艙芯片切換成其它廠商，那么整個車機系統的底層驅動要大量重寫、中間件要全部重新適配、應用層要逐個調試、穩定性測試也要從頭再來。

這么一套折騰下來，不但要耗費巨額資金，而且會拖慢新車上市節奏，而且這還是建立在新的芯片一定能讓消費者滿意的基礎之上。一旦某個環節出現問題，整個“換芯”行動就會功虧一簣。

行業通用準則：長生命周期汽車零部件，非極端危機絕不更換核心供應商。

過往國產替代落地案例，均為企業遭遇極端斷供風險被迫轉型：華為手機高端機型切換國產存儲、DeepSeek 全面遷移算力至昇騰芯片，均屬于生存倒逼。

現階段國內車企僅面臨漲價、產能不足，未觸發徹底斷供，優先保海外原廠供貨仍是最優解。

03、扛下去，能不能扛住？

客觀來說，面對車規級存儲短缺的問題，目前國產汽車廠商并沒有太好的辦法。

不但中國廠商扛不住，豐田、大眾等廠商也扛不住。

2025年10月份，由于荷蘭政府強行接管中國安世半導體而引發的“安世之亂”，就造成了全球汽車行業大地震，大眾、豐田、本田等巨頭紛紛減產甚至停產。

那么，汽車廠商為什么不提前“囤貨”呢？

這個也很難，現代汽車工業追求的都是“精益生產”，一般不采用大量囤積零部件的方式，尤其是中國的造車新勢力。

至于“自主研發”存儲芯片更是天方夜譚，那么剩下的路就是硬扛下去。

其實硬扛也是有說法的，存儲芯片本身就是一個周期性行業，這一點，經常玩電腦的人應該深有體會。

汽車廠商可以在高價時“扛”，等低價時再補一些庫存，整個周期一般不超過兩年。

其實早在2020年底中國新能源汽車行業就經歷了一次芯片荒，小鵬汽車創始人何小鵬當時還創造了“誰給我芯片，我就請誰喝酒”的名言。

這場危機持續了大約3年，但當時的短缺主要是因為疫情，隨后國產芯片供應商抓住機會上車，車企也紛紛自主研發，逐漸化解了危機。

但這一次可能要更難一些，因為AI行業的爆發，并不是“黑天鵝”事件，而是一種常態。

7月10日，SK海力士CEO郭魯公開表示：存儲周期已死，AI永久缺貨。車規級存儲短缺預計要持續到2030年以后，甚至更長時間。

根據我以前做研發的經驗，車企做BOM成本預測時，芯片成本會按照年度遞減3%-5%來估算。

但現在，車規級存儲在未來幾年內都會上漲，整個產品定價模型都需要重構。

而對大型制造業來說，任何“重構”都是高風險行為，大型、利潤率高的車企，或許能扛過這波寒冬，但某些二線品牌就不一定了。

當然，從長遠來看，存儲芯片短缺，對國產新能源廠商來說也并不是只有“死扛”這一條路。眼下雖然不行，但幾年之后，長江、長鑫的車規級存儲，或許能實現大規模的上車。

要么倒在“國產替代”的黎明前，要么等來這個黎明，這是國產汽車廠商的兩條路。

04、消費者該怎么辦？

說了這么多，你可能會問：作為一個普通消費者，我買車時該注意什么？

首先，如今形勢比較特殊，車規級存儲短缺的問題短期內難以解決，“反內卷”的政策要求也反對價格戰，那么在短期內，搭載高階輔助駕駛系統的車型不太可能降價。

如果你想“持幣待購”，賭它半年或者一年后會降價，很可能會落空。

其次，車規級存儲的成本主要體現在高階輔助駕駛系統上，如果你對高階輔助駕駛沒有需求，那么可以選擇一些入門版車型。經過幾年的內卷，不少車型的入門車型也很能打，沒必要一定上高配。

第三，車企為了應對成本上漲，很有可能會砍掉部分配置，或者對金融政策、保養服務等進行縮水，消費者在購車時要注意進行對比，同時要避免一些文字陷阱。

此外還需要注意一點，部分車企為了節省存儲空間，可能會減少OTA的更新頻率，用戶體驗會受到一定影響。

結束語

從整車開發的視角來講，芯片采購最怕的不是漲價，而是斷供；漲價還能扛，斷供帶來的危害很可能是停產。

當前車規存儲雖未走到全面斷供地步，但供給緊張程度已接近臨界紅線。SK 海力士高管提出“存儲周期已死”，意味著過去十年車企依賴的“等待存儲降價攤薄成本”商業模式失效。這不是單一車企的經營難題，是AI算力時代全球汽車供應鏈迎來的結構性挑戰。

但危機同樣是國內汽車供應鏈的成長契機，國內歷次大規模國產技術替代均由外部供給危機倒逼催生：即便是新能源汽車產業崛起，本身也是在外資車企壟斷、油氣對外高依賴背景下突圍的典型案例。

這一輪車規存儲供給危機，或將復刻同樣的國產替代發展路徑。區別在于，AI持續消耗存儲產能的長期格局，決定了自主存儲產業突圍前的陣痛周期，會比上一輪芯片荒更加漫長。