存力博弈：AI“截胡”产能，汽车智能化如何破局？

今年以来，“缺芯”一词再次萦绕在汽车行业上空，但与2021年疫情引发的供应链断裂不同，此次短缺的核心并非MCU芯片，而是支撑汽车智能化发展的存储芯片。这场短缺的严峻程度，从理想汽车供应链副总裁孟庆鹏的判断中可见一斑——2026年，汽车行业存储芯片的供应满足率或将不足五成。蔚来创始人李斌更是直言，当前汽车行业正与AI算力中心、手机等消费电子领域争夺内存资源，而后者动辄上千亿美元的投资规模，让汽车行业在这场资源博弈中处于明显劣势。

全球范围内，AI应用与数据中心的需求爆发式增长，直接加剧了存储芯片的短缺困境，这也让汽车制造商面临着双重压力：一方面是芯片采购成本的攀升，另一方面则是潜在的产能供应中断风险。更值得注意的是，汽车领域在全球DRAM市场中的占比不足10%，这种市场份额的劣势，进一步削弱了其在资源分配中的话语权。

L4级自动驾驶落地，汽车内存需求剑指300GB

作为汽车电子电气架构的核心数据载体，存储芯片贯穿于信息娱乐、动力控制、智能驾驶辅助等多个关键系统。在传统燃油车时代，车辆对内存的需求相对有限，仅需2-4GB就能满足发动机控制、仪表显示等基础功能。但随着汽车智能化、网联化的快速推进，内存需求迎来爆发式增长。

如今，仅智能座舱同时运行导航、音乐、视频等多项应用，就需要8-16GB内存；若叠加L2级辅助驾驶系统对传感器数据的实时处理需求，整车内存需求通常会提升至16-32GB。蔚来ET9、小米SU7 Ultra等高端智能车型，内存容量已达到64-128GB，相当于10部高端智能手机的内存总和。与此同时，车规级内存的性能要求更为严苛，需适应-40℃至125℃的极端温度、强振动等复杂车载环境，通过严格的可靠性验证，并集成ECC错误校正机制，确保数据传输的完整性与长期稳定性。

美光科技CEO桑杰·梅赫罗特拉预测，随着车企逐步推出L4级自动驾驶车型，汽车对内存的需求将突破300GB。这一需求增长的核心原因的是，L4级自动驾驶系统需要配备激光雷达、摄像头、毫米波雷达等更丰富的传感器，进而推动数据处理量的激增——车辆每小时处理的数据量，已从约25GB飙升至最高19TB。这种庞大的数据处理压力，正倒逼汽车行业重构物理AI底层计算架构，也进一步推高了对内存容量的需求。

据Omdia预测，全球智能汽车搭载的DRAM总量将从2024年的约828MGB增长至2029年的约1972MGB，2024至2029年的年复合增长率约为18.97%，存储需求的增长势头清晰可见。

产能分配重构，汽车被AI挤出存储芯片优先队列

在汽车产业全力向智能化、网联化转型的关键时期，AI产业的“虹吸效应”正在改写存储芯片的产能分配格局，汽车行业被系统性地挤出了产能优先队列。由于AI相关产品的毛利率显著更高，三星、SK海力士、美光三大国际DRAM巨头，已将70%的先进产能转向AI领域，主动缩减了消费电子和汽车电子相关的产线规模。

瑞银分析师戴维·莱斯发出警告，这种产业链的产能调整，将从今年二季度开始逐步显现影响，不排除对全球汽车产量造成重大冲击的可能。面对这场结构性短缺，供应链自主化已成为中国汽车产业必须破解的难题。一位车企相关负责人坦言，当前行业的核心现状就是“抢产能”：国产存储企业的门槛几乎被车企踏破，大家争相抢夺产线、锁定产能，谁能抢占先机，谁就能在智能化赛道上占据主动。如今，存储芯片已成为决定整车能否按期迭代、能否在智能化竞争中站稳脚跟的核心资源。

国产存储护航汽车智能化前行

作为国内唯一能大规模量产DRAM芯片的企业，长鑫科技成为破解汽车存储芯片短缺困局的关键变量。目前，长鑫科技已构建起涵盖DDR系列、LPDDR系列的多元化产品矩阵，可满足服务器、移动设备、PC、智能汽车等多领域的需求，为汽车行业提供了自主化的存储解决方案。

2025年底，长鑫科技已正式量产LPDDR5X产品，该产品最高速率可达10667Mbps，功耗较上一代降低30%，完美匹配智能座舱与自动驾驶域控对海量数据处理、低功耗运行的双重需求。在智能座舱领域，LPDDR5X可为多屏4K交互、车载AI助手提供充足的带宽支撑；在自动驾驶域控领域，其高带宽、低延迟的特性能够加速传感器数据处理，成为智能驾驶系统的“存力核心”。

目前，长鑫科技在合肥、北京拥有3座12英寸晶圆厂，2025年产能利用率已达到94.63%，接近满负荷运转。为进一步提升产能、升级技术，长鑫科技计划在A股科创板IPO，拟募集295亿元资金，用于DRAM存储器晶圆制造量产线技术升级改造及相关技术研发项目。

从行业发展趋势来看，国产存储厂商的崛起正在重塑汽车存储供应链的格局。随着长鑫科技等企业的产能持续释放与技术不断升级，中国汽车行业正逐步摆脱对海外存储芯片的依赖，获得规模化、自主化的供应保障。这种供应链的自主可控，不仅能有效缓解当前存储芯片短缺的压力，更能增强中国汽车产业在智能化赛道上的核心竞争力，为后续技术迭代、产品创新筑牢坚实的“存力”根基，成为中国汽车智能化转型的重要支撑。