今年1-2月笔记本电脑销量暴跌 40.5%，为啥大家不买笔记本电脑了？厂商该如何应对目前的市场环境？

说明没人是傻子——内存/硬盘价格被炒的太离谱了，带着笔记本等产品价格跟着起飞；正常人除非是刚需，否则肯定不会挑这个时机下单。

AI的发展必然带来一波内存升级潮；同时各笔记本厂商习惯的抠抠索索、连1T硬盘都不给配搞128G/256G的玩法显然也适应不了AI模型动辄几十G的现状。这些都必然会升级的。

那么，存储容量升级会带来什么？未来可能如何发展呢？

1、DIMM接口的DDR5及以下的“垃圾”出局——别囤货了，它烂定了

为什么这么说？

因为它的接口形式所限，加上厂商不愿继续支持，已经适应不了未来的发展了。

2、高容量、高带宽内存将完成替代，并迅速变成“白菜价”

对个人用户来说，高带宽其实影响不大，关键是容量。

最近刚把lmstudio搞好，现在它能在我的intel ARC A770 16G显卡+48G DDR5的机器上，以12token/s的速度跑一百多K token的上下文。使用的模型是gemma4 a4b q8量化。

我这个机器还有两条16G的傲腾（实际可用空间26G）；当对话持续较长时，AI输出速度降低到8.5token/s。这应该是因为它用了傲腾上的页面文件。已提交内存最高达到74G。

这样的代价就能在普通PC上跑出近似gpt5.1的水平，这显然是有极大吸引力的。

尤其对程序员等烧token烧特别快的职业来说，本地能跑一个质量中等的大模型、从而得到近乎免费的海量token，这是非常非常划算的。

限制我的瓶颈在哪里？

内存容量。

这个内存还分三块：

等级1，也就是最“值钱”的是VRAM，显存。这是最接近AI算力中心的一块内存——所以各大厂商无不在此处展示“刀法”

等级2，不太值钱但仍然好用的是RAM。它访问效率不高，且被PCI-E总线限制了能力上限；优化不到位/非MOE架构的AI一旦用到RAM，token输出效率就暴跌，甚至可能下降一两个数量级

等级3，更便宜但性能更受限的固态存储，其中最优越的是随机访问性能极其出色的傲腾，其次是各种高速SSD。“传统”AI一旦用到这个，那就处于不可用状态了；但MOE架构的AI显然仍可一战。

那么，未来发展趋势如何呢？

1、业界已经开始布局统一内存了，这东西将打破显卡厂商用VRAM“掐脖子”的现状，从而让RAM（CPU主内存）和VRAM区分消失

不幸的是，有能力搞这个的intel、AMD都有自己的显卡产品——拿来给Nvidia添堵，它们很乐意；但革命……那就迟疑了。

但这个趋势仍然不可阻挡。因为苹果已经动手干起来了；现在头部厂商还可以“借苹果产品的性能孱弱、给它统一内存也没啥用”逃避；但苹果的学习和成长能力还是值得重视的。忽视它，或许就会让它赢在起跑线上。

2、PC内存容量暴增已经是刚需了，业界所有厂商可以说都不过是“垂死挣扎”

只要自由竞争仍然在，那么开源模型的可用性就不是问题；开源模型可用，则个人电脑跑AI就是无法忽视的基本需求——而为了“个人电脑跑AI”，那么，如你所见，我（混赖来的）74G内存都捉襟见肘！

因此，未来的个人PC应该是：

1、统一内存，CPU跑大模型性能太差，显卡还是首选；但显卡厂商想拿VRAM限死AI潮……那是自寻死路

当然，两者区分仍在，最接近芯片的存储效率最高，这是物理规律。

2、内存容量128G起步，“刚刚够用”

3、主流内存容量256G甚至512G，高配1T以上内存会在未来5~10年内渐成主流

4、现在的DIMM接口DDR5及以下内存残值极低。因为当今的PC架构难以利用大内存，而DIMM接口无法适应未来的需求——食之无味，弃之可惜，这就是我给它的评价

当然，它仍然会存在很长一段时间；但将彻底沦为低端货，给“凑合够用”党和“没有本地AI需求”的用户用。

总之，等它跌到一条32G 100来块钱时，我会捡两条扩充下玩玩；但这其实并不能满足未来AI需求——5~10年后，或许开源AI会以200G左右的MOE模型为主流，性能大约相当于如今的gpt5.4，需要256G以上的统一内存才能运行、且跑长上下文需要512G容量；顶配则需要1T以上的内存。

以上指标，DIMM DDR5？没戏。它将在缺货中被淘汰——因为厂商肯定会转产更新更适应版本变化的CXL型DDR5，谨慎投产DIMM DDR5。因为“市场存量已经够用了”。

至于未来的技术趋势嘛，高速大容量分级存储的管理和使用相关算法会成为必需的支柱。有了它，才能更有效的利用机器上的存储容量。