2026-06-26 10:50

苹果、Xbox 突然大涨价,你不用AI,也逃不掉AI 税

author_path AppSo
头图

本文来自微信公众号: APPSO ,作者:发现明日产品的,原文标题:《苹果、Xbox 突然大涨价,你不用 AI,也逃不掉 AI 税》


昨晚,苹果中国官网上调多款产品价格,涉及Mac、iPad、HomePod、Apple TV及Vision Pro等产品线。


从官网起售价来看,MacBook Neo 5499元起,MacBook Air 9999元起,MacBook Pro 15999元起,iMac 12499元起,Mac mini 5999元起,


Mac Studio 19999元起;iPad Pro涨到10799元起,iPad Air 5999元起,iPad 3799元起,iPad mini 4799元起。



Vision Pro也从29999元涨到31999元。连HomePod都没能幸免,HomePod从2299元涨到2699元,HomePod mini从749元涨到999元。


事实上,苹果很少在产品周期内大规模调整官网价格。因为凭借高利润率和强采购能力,它通常能消化供应链波动,多数产品从发布到退市价格都较稳定,涨价也多放在下一代更新周期。


但这次集体调价也并非毫无征兆。


库克此前接受《华尔街日报》采访时就表示,内存和闪存成本上涨使涨价几乎不可避免;彭博社记者Mark Gurman也预测调价不会等到秋季发布会。



更糟糕的是,就在苹果上调价格后不久,微软也宣布将提高Xbox主机售价。给出的理由同样熟悉:关键零部件成本持续上涨,已经无法完全由厂商自行消化。


按照微软的新定价,从8月1日起,512GB版Xbox Series S将上调100美元,售价来到约500美元;1TB版Xbox Series S涨幅更高,将比此前贵150美元。入门款Xbox Series X的起售价也将被推高至约750美元。


价格上涨的苹果、微软产品,不过是第一张倒下的多米诺骨牌。在它身后,有一场正在席卷全行业、直接影响全球普通人的硬件危机。科技圈给这场灾难起了一个极具好莱坞末日片气质的名字:「RAMageddon(内存末日)」。


被卖爆的Mac,成了AI时代的硬通货


Mac系列尤其是Mac mini之所以在这场席卷全球的内存短缺中被抢断了货,答案其实藏在苹果独步天下的「统一内存架构」(UMA)里。


在传统的x86架构电脑上,处理器的内存和独立显卡的显存是两块物理隔离的区域。如果要在本地跑几百亿参数的大规模AI模型,数据必须在这两者之间来回搬运,效率严重受限。而且,昂贵的高端独立显卡通常也只给16GB或24GB显存,根本装不下太大的模型。


但M系列芯片把内存和处理器封装在一起,让CPU和GPU共享这一整块高速内存池。这意味着,开发者可以直接调用Mac mini里的16GB甚至更高容量的运行内存来全速加载推理大模型,相当于直接把它当做一块超大显存来用。


说白了,一台Mac在本地跑AI工作流的吞吐能力上,能越级单挑一些传统架构PC。并且伴随着OpenClaw等龙虾热潮的兴起,于是不少用户直接把Mac mini抢成了硬通货。


问题也出在这里:用户想买,苹果想卖,但上游存储厂商手里的优质产能,正在被另一类更赚钱的需求抢走。


那就是AI服务器。


在此之前,我们需要科普一个概念,HBM正是给AI GPU和高性能计算芯片准备的高带宽内存。


普通DDR5、LPDDR5X更像是通用内存,服务于服务器、PC、手机等成熟市场,核心指标是容量、功耗、成本和稳定供货。但HBM的逻辑则完全不同,它追求的是单位时间内把尽可能多的数据喂给GPU。


GPU负责做矩阵运算,但模型参数、激活值、中间结果都要在内存和计算单元之间高速搬运。一旦内存带宽不够,再强的GPU也会出现等待数据的情况,算力利用率就会被拉低。



HBM通过多层DRAM芯片垂直堆叠,再用TSV硅通孔等工艺连接起来,并和GPU通过先进封装放在同一块基板上。距离更近,通道更宽,带宽自然比传统内存高得多。


对AI芯片来说,HBM已经从配套零部件变成了性能上限的一部分。


但代价也很是显而易见的:HBM贵、难造、工艺复杂,对良率要求极高,还会占用大量晶圆、封装和测试资源。要做同样容量的HBM,消耗的资源远高于普通DDR5或LPDDR5X。尤其是先进封装环节,本身就是当前AI芯片供应链里最紧张的部分之一。


在商言商,面对巨大的利润差异,晶圆厂必然优先将最先进的产能分配给愿意支付高额溢价的AI企业级客户。


尤其当类似OpenAI「星门」这种千亿美元级别的基建计划带着天价订单入场,每月直接锁定全球大量的DRAM晶圆产出时,留给普通PC、智能手机和游戏机的生产线,自然就被大幅度压缩了。


正如Gartner的分析师直言:「现在如果你不是采购AI服务器相关组件的客户,在供应商那里的优先级会非常低。」


美光科技甚至用最决绝的姿态向消费市场说了再见。去年底,他们宣布逐步关停经营了近30年的著名消费级品牌Crucial(英睿达),将所有资源重定向到企业级AI业务。这无疑也是在释放一个明确的信号:普通消费者在内存和存储产业链上的话语权,正在被极度边缘化。


其次,今年2月底中东地缘冲突爆发,给本就吃紧的存储供给侧又来了一记重拳。全球三分之一的氦气产量集中在中东,而氦气在光刻机冷却、晶圆蚀刻、企业级硬盘充氦密封等环节都是不可替代品。偏偏韩国半导体产业对中东氦气的依赖度极高,三星和SK海力士首当其冲。


蚀刻工序的另一关键原料溴元素,处境同样尴尬。全球三分之二的供应集中在以色列与约旦,而韩国芯片厂90%的溴依赖以色列进口,前线战火一升级,供给命脉抖三抖。


大模型的账单,正在平摊给每个普通人


无论你需不需要AI,大模型的进化成本,最终都已经分摊到了你的头上。这笔高昂的「硬件税」,逃无可逃。


而产能倾斜的最终结果,已经开始反噬到我们日常使用的消费电子产品上。


为了保住基础的利润率,一种名为「缩水式通胀」(Shrinkflation)的商业操作开始在手机行业里大行其道,意思是新机发布时售价不变甚至微涨,但你能拿到的比如摄像头、屏幕、马达、散热等硬件规格,为了全面压缩BOM成本,直接原地踏步乃至在偷偷降级。


受打击最重的是主打下沉市场的品牌。IDC更是悲观预测,2026年全球智能手机出货量将暴跌12.9%。对于100美元以下的廉价机型,由于根本无法平衡高昂的成本,正面临消亡的窘境。


在游戏和PC市场,这场风暴的破坏力同样无处不在。根据外媒爆料,下一代主机PlayStation 6的发布时间,可能要一路延后到2028年甚至2029年。且任天堂定价上涨或许也在所难免。


更重要的是,2026年偏偏还是很多厂商集中推出高端新品的一年。


消费电子产品的研发周期很长,很多设备往往在几年前就已经立项。当时厂商可以预判屏幕、芯片、结构件、电池的大致演进路径,却很难预判内存和闪存会在AI数据中心扩张下,被推到今天这个价格。


于是,今年市场上出现了一个很别扭的局面:厂商刚好准备推出更贵、更复杂、更依赖高规格硬件的产品,供应链却突然进入高成本阶段。


传闻中的折叠iPhone,可能会成为苹果史上最贵的iPhone;Valve的Steam Machine,定价已经远高于传统主机;三星Galaxy Z Trifold这样的三折叠设备,本来就需要用户接受极高溢价。


内存和闪存继续涨价,会让这些产品的市场验证变得更残酷。


成熟产品涨价,还能靠品牌、生态和刚需消化。iPhone、Mac、PlayStation这类产品,用户已经知道它们能解决什么问题,也已经被生态锁定多年,价格贵一点,骂归骂,最后仍然会有人买单。


新形态设备就没这么幸运了。


折叠屏、三折叠、VR头显、客厅游戏主机、AI硬件,本来就要反复回答一个问题:它到底值不值得多花这么多钱?一旦价格继续上涨,原本就脆弱的购买理由更是雪上加霜。


如果你说自己不打游戏,不追求新形态的AI硬件,是个纯粹的职场人,那你的生产力工具同样会被波及。


时任惠普临时CEO Bruce Broussard透露,几个月前,内存还只占一台PC物料成本的15%到18%。现在,这个数字直接飙升到了35%。联想、戴尔、惠普等传统大厂全线面临提价压力。


更要命的是,微软为了推Copilot+AI PC标准,强制要求电脑基础内存必须16GB起步。在这波涨价潮中强制加量,等于直接推高了入门PC的购买门槛。


至于用来存资料的固态硬盘,涨幅更是让人直呼看不懂。2024年一条173美元就能拿下的2TB西数高端固态,一度标价649美元,足足翻了近四倍。


智能手机和廉价PC普及的这二十年,是普通人生产力大爆发的二十年。


一个普通青年可以靠一台三四千元的笔记本剪视频、写代码、做设计、开网店;


一个刚毕业的大学生可以用手机完成拍摄、剪辑、发布、交易和收款;


一个小团队可以用最基础的办公电脑跑完文档、表格、协作、客服和轻量开发。


过去二十年里,硬件价格的持续下探,软件工具的持续简化,互联网服务的持续铺开,把很多原本只属于公司、机构和专业人士的能力,一点点交到了普通人手里。


这就是所谓数字平权最具体的样子。它不一定宏大,也不总是激动人心,但它真实发生在每一个能用低成本设备接入网络的人身上。普通人也因此拥有了更多关于表达、学习、交易和创作的入口。


AI本该是终极平权工具。它可以替人补足写作、设计、编程、翻译、检索和决策能力,让没有名校背景、没有专业训练、没有大公司资源的人,也能站上更高的起点。


但伴随着运行这些顶级辅助工具的物理门槛,正变得越来越高不可攀,眼下的问题并不是AI发展快慢与否,而是整条产业链都在争先恐后地去「喂饱」庞大的大模型。


最终,许多普通人也因为价格被无奈地挡在了新时代的门外。AI时代的一粒灰,落到普通人头上,也是一座山。

本内容来源于网络 原文链接,观点仅代表作者本人,不代表虎嗅立场。
如涉及版权问题请联系 hezuo@huxiu.com,我们将及时核实并处理。