智通財經APP獲悉，TrendForce表示，AI發展從大型模型訓練轉向以推理為核心的Agentic AI(代理式AI)應用，驅動存儲器需求結構性擴張，由於供給缺口短期無法補足，推升價格上漲。TrendForce集邦諮詢大幅上調全球存儲器產值預估，將2026年產值預計提高至8,893億美元，2027年則預計由8,427億美元上修至逾1.28萬億美元，年增率約44%。

分析DRAM需求變化，Agentic AI系統的推理請求由單次轉為持續循環，KV Cache的容量需求也隨Context Window等比擴張，若需要重新計算，算力成本將呈指數級成長。因此，高效管理KV Cache已成為提升AI推理效能的關鍵，直接帶動對HBM與DRAM的需求。

同時，隨着Agentic AI工作負載對CPU的調度、數據預處理、存儲器管理等需求大幅上升，新一代AI Server(AI服務器)平台CPU與GPU配置已由過去約1:8，逐步提升至1:4甚至更高，如NVIDIA NVL72機架即採用1:2的配置。CPU用量的增加將擴大Server DRAM的配置需求，同步帶動採購量與合約價。

此外，HBM對晶圓耗用量的增加，壓縮Conventional DRAM可用產能。在需求擴張的情況下，更強化供應商對合約價的話語權，預估可支持漲勢至2027年。因此，TrendForce集邦諮詢上調2026年DRAM產值至6,187億美元，年增率達303%；預計2027年產值將進一步成長至9,033億美元，年增46%。

觀察NAND Flash領域，全球九大雲端服務供應商(CSP)合計資本支出不斷提升，預估2026年成長幅度將達79%，資本密集度也將提高至34%，反映投資邏輯從「按需擴容」，逐步走向大規模佈局AI基礎設施，以鞏固長期優勢。其背後的驅動力同樣為Agentic AI，包括AI Agent(AI智能體)帶動企業端使用量翻倍，如重度使用者的Token消耗量暴增至原本的四倍。而媒體生成的複雜度攀升，也大幅增加Token消耗量。

面對龐大且持續增加的存儲器需求，成本較高的HBM難以支撐大規模部署，而HDD則受制於存取速度與耗電問題，無法滿足AI數據中心的實時處理需求，這種情況為NAND提供了成長空間，無論是SCM SSD、HBF，還是SLC/pSLC SSD，各類高性能SSD方案正全面滲透至AI推理、訓練與代理工作負載的各個層次，成為成長強勁的關鍵元件。

由於需求強勁但供給緊張，NAND Flash價格獲得支撐，TrendForce集邦諮詢上修2026年全球NAND Flash產值達2,706億美元，年增高達280.7%，2027年更將進一步擴大至近3,794億美元，持續取得40.2%的年成長。