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【央视新闻客户端】
原标题：《 全球缺油、油价高，普京：俄罗斯有办法！菲律宾、韩国等亚洲国家抢购俄油，俄官员：不会卖给日本》据新华社报道，俄罗斯总统普京 4 月 1 日表示，伊朗局势对能源市场以及经霍尔木兹海峡的油气运输产生直接影响，俄可为世界提供解决方案。据俄总统网站消息，普京向当天开幕的首届俄罗斯国际交通物流论坛发表视频致辞时说，全球交通物流领域正经历深刻变革，面临严峻的地缘政治挑战。伊朗局势已经对能源市场以及经霍尔木兹海峡的油气运输产生直接影响。普京指出，越来越多国家和企业关注的不仅仅是运输速度和成本，更是运输路线和供应链的安全性和可持续性。他表示，俄方愿为构建全球物流和国际贸易新架构发挥重要作用，可以为世界提供解决方案。首届俄罗斯国际交通物流论坛 1 日至 3 日在圣彼得堡举行。值得注意的是，据央视报道，在美国宣布暂时放松对俄罗斯石油制裁，以缓解霍尔木兹海峡航运受阻对全球能源市场的冲击后，亚洲多国纷纷转向采购俄罗斯原油，俄石油出口迎来增长契机。俄罗斯《金融一号》杂志称，由于霍尔木兹海峡供应中断导致油价上涨，进口商对俄罗斯石油的兴趣日益浓厚。对于进口依赖度较高的亚洲国家而言，俄罗斯石油成为主要替代选择。据财联社报道，急需能源的亚洲国家正利用美国豁免制裁的机会抢购俄罗斯石油，以此填补伊朗战争造成的原油供应缺口。船舶追踪数据显示，菲律宾近六年来首次接收了一批 ESPO（东西伯利亚 - 太平洋石油管道）原油。与此同时，韩国今年首批来自俄罗斯的石脑油已抵达大山港，目前正等待卸货。包括斯里兰卡在内的其他国家也在就石油运输事宜与莫斯科磋商。据韩国当地媒体周二援引产业通商资源部官员的话报道，目前尚不清楚韩当地公司能否采购更多俄罗斯原油和石脑油，因为卸货和付款必须在 4 月 11 日美国豁免到期前完成。石脑油是制造塑料的关键原料，也可掺入汽油使用。据报道，印度近期敲定一笔 6000 万桶俄油的采购订单，这些原油将于 4 月交付，成交价较布伦特原油溢价 5 至 15 美元 / 桶。随着战事持续，日本等其他经济体也或将考虑进口俄罗斯能源。日本虽需权衡外交影响，但该国目前急需原油与石化原料，且已经在进口俄罗斯液化天然气。另外，据新华社此前援引塔斯社 26 日报道，俄工业家和企业家联盟主席亚历山大 · 绍欣透露，俄总统普京当天与企业界人士会面时表示，希望中东战事在今后几周内结束。普京明确表示，中东战事给作为能源出口大国的俄罗斯带来了超额利润，但这种情况不会持续太久。俄罗斯财政部和相关企业不应期待长期的 " 意外之财 "。每日经济新闻综合新华社、央视、财联社等
原标题：《AI 导致产业逻辑生变，存储市场 " 冰火两重天 "：消费级内存条降价数百元；服务器、企业级产品还在抢货》每经记者：王晶 每经 内存条价格下跌 " 的话题备受关注，一度被解读为持续数月的存储涨价势头出现逆转。那么，存储价格真的 " 崩了 " 吗？4 月 1 日，《每日经济新闻》记者走访深圳华强北一探究竟。" 现在价格太乱了，一天一个价，但这几天是最便宜的时候。" 一位华强北商家说道。据多位商家报价，16GB DDR4（第四代双倍数据率同步动态随机存取存储器）内存条已回落至 600 元 ~800 元区间，DDR5 价格也较前期高点 1600 元下降至 1300 元 ~1500 元，部分 DIY 装机套装价格较高点下降千元以上，不少消费者趁机升级配置。另一位商家补充道：" 有些渠道商之前囤了货，现在降价做资金回笼，他们在 300 多元低点的时候囤的，现在哪怕卖 600 多元也赚。"不过，这轮降价并未蔓延至整个存储行业。记者从多家存储厂商、行业机构了解到，本轮价格回落主要集中在消费级 DDR4、DDR5 现货及渠道零售市场，而原厂颗粒合约价、HBM（高带宽内存）、服务器用 DDR5 及企业级 SSD（固态硬盘）等产品价格仍维持高位。" 昨天，我见了二三十组客户，都在问我还有没有货。"" 有很多人飞到公司来找我们要货，什么类型的客户都有。" 可以看到，由 AI（人工智能）、数据中心需求主导的存储产品是另外一番 " 景象 "。消费级市场 " 降价 " 与企业级市场 " 缺货 " 同时上演，这种分化背后是产业逻辑正在发生变化。过去几十年里，存储一直被视为典型的周期性行业，它随着手机、PC（个人电脑）、数据中心起起落落，但 AI 出现后，这套逻辑正在被打破，存储正从物料清单中的普通成本项转变成 AI 竞赛的战略资源，当前，算力的增长已超过存储带宽所带来的支撑限度，这意味着海量模型参数和上下文只能通过一个相对狭窄的 " 漏斗口 " ——即存储带宽进行传输，GPU（图形处理器）频繁等待，规模算力集群可用度大致在 50% 左右。这种 " 算力等存储 " 的瓶颈直接推高了 AI（人工智能）场景下的存储需求。"2026 年全球没有任何一款主流的 AI 存储产品能实现供需完全平衡。存储行业的焦点已经从‘看谁更便宜’转向‘看谁能拿到货’。"CFM 闪存市场总经理邰炜在日前举办的 MemoryS2026 峰会上表示。他用一句话总结当下：AI 算力有多热，存储就有多紧缺。图片来源：每经记者 王晶 摄存储市场出现分化持续数月走高的内存价格，近期在消费级市场迎来了回落。CFM 闪存市场提供的数据显示，近期贸易端低端 DDR4 内存条抛售较多，冲击和打压了渠道市场。" 本周渠道 DDR4 内存条领跌，尤其是 8GB/16GB DDR4 内存条价格跌幅高达 25%，32GB DDR4 及 DDR5 跌幅在 10% 上下区间；渠道 SSD 也出现小幅下跌。"不过，华强北卖家认为：" 后面 DDR4 的价格很快又要涨回去，毕竟存储厂都没有降价，现在 DDR4 的出厂价在 900 元左右，市场价七八百元反而更便宜。"价格倒挂现象的背后，是存储芯片两种采购方式的差异。头部大型电子制造企业依托规模化采购优势，主要向存储芯片原厂（主要是 SK 海力士、三星电子、美光科技）直接订货，或通过原厂授权代理商拿货，结算采用合约价；而数量众多的中小微电子设备企业，因采购规模小、需求灵活且分散，大多从现货交易市场采购，拿货价格也以随行就市的现货价为准。这一轮下跌的，正是现货市场的价格。这两大类市场存在显著不同，前者有相对较高的议价能力，后者则受现货存储卖家和消费类用户的承受能力和情绪影响而波动。然而，消费级市场的降温，并未传导至企业级和 AI 服务器相关存储领域，相关需求依然保持强劲。" 近期，有刚从原厂下线的产品就立刻插到客户服务器中，这在以往是不可想象的。" 邰炜说道。从合约市场来看，TrendForce 集邦咨询最新发布的存储器价格调查显示，尽管终端市场面临出货下修风险，但 2026 年第二季因 DRAM 原厂积极将产能转向 HBM、Server 应用，预估 DRAM 合约价格仍将季增 58%~63%。NAND Flash 市场持续由 AI、数据中心需求主导，全产品线连锁涨价的效应不减，预计第二季整体合约价格将季增 70%~75%。AI 重构存储产业逻辑当前，随着 AI 应用从训练迈向推理，存储的核心定位正在发生根本性转变：在训练时代，存储是算力的 " 仓库 "；而在推理时代，存储正成为算力的 " 加速器 "。存储的重要性也随之发生变化。在传统架构中，CPU（中央处理器）或 GPU 决定性能上限，存储负责 " 跟上 "；而在 AI 架构中，存储带宽与延迟开始反过来制约算力释放效率。这也是为什么行业内部已经形成一个共识：AI 不是单一应用，而是所有行业的底层操作系统，存储是这个操作系统的基础设施。" 今年全球半导体存储器的市场规模将突破 6000 亿美元，数倍于以往的任何时候。" 邰炜说道。需求的变化首先来自数据生成方式的转变。过去，数据是由人来创造的，比如拍照片、视频、做文档等，但 AI 时代，数据是各类大模型生产的，并且模型参数越来越大、多模态数据越来越多、训练和推理持续运行。这一变化直接拉动了基础设施需求。行业数据显示，一台 AI 服务器对内存与存储的需求远高于传统服务器。其中，服务器内存需求增速预计超过 40%，在整体存储应用中的占比将超过 50%。更深层的变化则体现在需求结构上。事实上，AI 在推理过程中需要存储大量中间状态（KV Cache，键—值缓存机制）以避免重复计算。当上下文长度从 4K token（词元）提升至 128K token 时，KV 缓存的存储空间直接增长 32 倍；如果是高并发场景下，KV 缓存需求甚至会达到 TB（太字节，1TB = 1024GB ）级规模。在此背景下，传统以 DRAM（动态随机存取存储器 ）和 HBM 为核心的存储体系面临容量与成本瓶颈，大量数据开始向 NVMe SSD（ 可以理解为 " 新一代高速固态硬盘 "）迁移，企业级 SSD（eSSD）由此成为 AI 基础设施中的关键环节。邰炜指出：" 针对 AI 推理工作负载优化的 SSD 需求快速上涨；同时，因传统硬盘产能缺口，QLC SSD（四层单元固态硬盘）的替代需求也不断上升。这些因素叠加，让 eSSD 成为 2026 年 NAND 闪存最大的应用市场。"与此同时，应用侧也在进一步放大这一趋势。长江存储固态硬盘事业部负责人谭弘以当下最火的 " 养龙虾 " 举例称：" ‘龙虾’是 AI Agent（人工智能体）的首个杀手级应用，未来可能改变手机、电脑等智能终端设备的交互方式，相当于给每个人都配备一个懂你的 24 小时无休的秘书。同时，‘龙虾’也引发用户从单一指令提问大模型，转变到深度理解客户深层需求后的连续指令。不过，‘养虾’ token 消耗量与 AI 大模型进行多轮对话相比，高达 15 倍，这对端侧的 cSSD（客户端固态硬盘，也是人们常说的消费级 SSD）及云端 eSSD（SSD 中的一个专门类别，面向数据中心和服务器等企业场景）都提出了更高的要求。"从训练阶段来看，核心痛点是成本高昂。简单来说，训练大模型就像反复 " 打磨一件精密仪器 "，需要不断读取和保存中间结果（Checkpoint，检查点）。如果存储速度跟不上，GPU 就只能 " 干等着 "，但使用大容量 QLC eSSD（四层式存储单元企业级固态硬盘）存放 Checkpoint，其在特定场景下的写入性能和耐久性已接近更贵的 TLC eSSD（三层式存储单元企业级固态硬盘），相比传统 HDD（机械硬盘），能为用户节省成本。到了推理阶段，挑战则是 " 跑得快、跑得多 "。就像让 AI 帮你写一篇长篇小说，它需要记住前面写了什么（即 KV Cache），当小说越来越长，需要记的东西可能达到几百 GB，但 GPU 配置的 HBM 容量有限又昂贵，根本装不下。怎么办？行业想出的办法是 " 分层存储 " ——把大部分 " 记忆 " 先放到便宜的 SSD 里作为缓冲，需要时再快速调出来，这样既解决了内存不够的问题，又保证了速度。至此，企业级 eSSD 已承担起上下文状态管理和知识查阅的功能，不再是单纯的数据仓库，而是成为存算协同的数据引擎。图片来源：每经记者 王晶 摄存储原厂发展有两个趋势在 AI 需求快速扩张的同时，供给端却没有同步响应，这也导致当前面向 AI 的存储产品缺货。邰炜认为，目前存储原厂的发展有两个趋势。首先是供给的 " 选择性倾斜 "，在 AI 需求爆发后，优先保障高端 AI 产品的产能，这意味着 HBM、DDR5、企业级 SSD 优先，保障更大的利润；消费级 NAND 与 DRAM 被压缩，同时成熟制程产品供给下降；另一方面，此前经历多轮周期波动后，原厂普遍吸取历史教训，采取更为谨慎的资本开支策略。整体来看，行业控制产能扩张节奏，提高高附加值产品占比，供给弹性下降。存储行业具有明显的产能建设周期，一般需要 18 个月至 24 个月才能形成有效供给。这意味着 2025 年需求爆发，最早 2027 年才能看到供给改善，在此期间，供给缺口难以弥补。邰炜判断：2026 年，全球没有任何一款主流的 AI 存储产品能实现供需完全平衡。供需错配之下，价格快速上涨，并且成本压力正加速向终端传导。仅 3 月份，包括三星、vivo、OPPO、一加等在内的多家厂商对旗舰机型价格上调数百元至千元不等。其中，一加对日前发布的一加 15T 上涨 900 元 ~1200 元的涨价行为引发关注，有网友在一加中国区总裁李杰的微博下留言表达不满。李杰随后就价格上涨进行回应：" 这一轮内存成本的上涨幅度超过 400%，可以说涨疯了，不同品牌之间，更多只是库存节奏的差异，本质上是时间早晚的问题。从目前的趋势看，接下来一段时间，整体价格只会越来越高。"涨价正重创终端需求。邰炜预计，2026 年全球智能手机出货量将出现 10% 至 15% 的下滑，部分厂商降幅可能更高。企业端的涨价同样猛烈。"Flash（闪速存储器）从 1 月到现在涨的都快翻倍了，某一天我接个电话，价格直接涨 50%，不是 1 块钱的 50%，是 24 块钱的 50%，市场怎么吃得消？并且涨了 50% 之后，又说下个月再涨 25%。这种情况底下模组公司有库存很棒，但是库存用完之后，买贵、卖贵的时候怎么办？"SSD 第三方主控大厂群联 CEO（首席执行官）潘健成的一番话，道出了存储厂商对涨价过快的担忧。CFM 闪存市场数据显示，今年一季度原厂服务器及 PC NAND、DRAM 合约价均呈翻倍式增长，而 mobile（移动电话所使用的存储芯片）价格涨幅却不及以上两大应用市场，使其与服务器、PC 存储产品合约价差逐步扩大。该机构预计，今年第二季度 mobile 合约价将大幅补涨，以追赶其他应用端存储价格并缩小价差至合理范围。Mobile NAND、DRAM 合约价或将大幅涨超 85%；服务器、PC 价格涨幅则收敛，预计服务器、PC DRAM 合约价均涨超 30%，eSSD、cSSD ASP（平均售价）价格涨幅分别超 30%、50%。图片来源：每经记者 王晶 摄成本与性能之间寻找新平衡面对如此猛烈的涨价，产业链上下游都在寻找出路，如何在成本与性能之间找到新的平衡点，已成为行业最迫切的课题。谷歌似乎为行业难题提供了新的解法，公司日前发布的新型压缩算法 "TurboQuant"，号称可在不损失模型精度的情况下，将大语言模型运行时的键值缓存内存占用进行大幅压缩。不过，在潘健成看来，谷歌的技术非但不会减少存储需求，反而会产生更多的 token。" 如果没有这个技术，主机需要用到大量的 DRAM 和 SSD，成本高、买不到，出货规模自然受限。但技术让成本降下来之后，设备出货量会显著增加，反而带来更大的数据生成与存储需求。"他用一个比喻解释：如果一辆汽车的引擎要 100 万美元，全世界的车不会太多；但当引擎降到 2000 美元时，满大街都是汽车。同理，谷歌技术应用之后，成本下降、设备普及，产生的 token 只会更多，存储需求反而更旺盛。除了算法层面的压缩技术，群联也在探索另一条路——推出全球独家专利 " 用 Flash 弥补 DRAM 不足 " 的技术 aiDAPTIV 方案。由于 DRAM 成本高、容量有限，而 AI 推理对内存需求巨大，群联通过软硬件协同，将 Flash 引入内存体系，从而降低成本并提升系统可扩展性。据群联测算，在本地运行 120B 的模型，需要 96GB DRAM，成本高达 1500 美元，堪比一台高端笔记本的售价，而自己的方案可以让成本大幅降低。" 在未来很短的时间里，笔记本 PC 的标配一定会附加群联电子的方案，让 AI 可以在本地做部署，并且还会变成标准方案。" 潘健成说道。其他厂商也在推动端侧落地。江波龙的 HLC（High Level Cache，高级缓存技术）技术，可以让 4GB DDR 实现接近 6GB/8GB DDR 的水平，降低终端 DRAM 容量需求并优化 BOM（物料清单）成本。当存储的价值被重新定义，产业链上下游的分工也在悄然重塑。潘健成直言，面对存储短缺和价格上涨，单纯的买卖关系已经失效，主控与模组之间的传统分工也正在被打破。" 主控芯片不挣钱，模组公司靠低价库存发财，但好日子总有尽头。主控要投进先进工艺，我们的一颗主控前前后后投资了 2.8 亿美元，其中单做验证，成本就花 9000 万美金，所以主控公司要把产品做好，要有模组的验证能力，接下来，模组公司和主控公司应该‘并一并’，各取所需，产业才能走向健康。"每日经济新闻
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