根据TrendForce最新记忆体产业研究，AI发展从大型模型训练转向以推理为核心的Agentic AI应用，驱动记忆体需求结构性扩张，供给缺口短期无法补足，推升价格上涨。因此，TrendForce大幅上调全球记忆体产值预估，将2026年产值从前一版的5,516亿美元提高至8,893亿美元，2027年则预计由8,427亿美元上修至逾1.28兆美元，年增率约44%。

分析DRAM需求变化，Agentic AI系统的推理请求由单次转为持续循环，KV cache的容量需求也随context window等比扩张，若需要重新计算，算力成本将呈指数级成长。因此，高效管理KV cache已成为AI推理效能的关键，直接带动对HBM、DRAM的需求。

同时，随著Agentic AI工作负载对CPU的排程、资料预处理、记忆体管理等需求大幅上升，新一代AI server平台CPU与GPU配置已由过去约1:8，逐步提升至1:4甚至更高，如NVIDIA NVL72机架即采用1:2的配置。CPU用量增加将扩大server DRAM的配置需求，同步带动采购量与合约价。

此外，HBM对晶圆耗用量的增加，压缩conventional DRAM可用产能，在需求扩张的情况下更强化供应商对合约价的话语权，预估可支持涨势至2027年。因此，TrendForce上调2026年DRAM产值至6,187亿美元，年增率达303%；预计2027年产值将进一步成长至 9,033亿美元，年增46%。

观察NAND Flash领域，全球九大云端服务供应商(CSP)合计资本支出不断提升，预估2026年成长幅度将达79%，资本密集度也预计提高至34%，反映投资逻辑从「按需扩容」，逐步走向大规模布局AI基础设以巩固长期优势。其背后的驱动力同样为Agentic AI，包括AI agent带动企业端使用量翻倍，如重度使用者token消耗量暴增至原本的四倍。而媒体生成的复杂度攀升，也大幅增加token消耗量。

面对庞大且持续增加的记忆体需求，成本较高的HBM难以支撑大规模部署，HDD则受制于存取速度与耗电问题，无法满足AI资料中心的即时处理需求，这种情况为NAND提供了成长空间，无论是SCM SSD、HBF，还是SLC/pSLC SSD，各类高效能SSD方案正全面渗透AI推论、训练与代理工作负载的各个层次，成为成长强劲的关键元件。

由于需求强劲但供给紧张，NAND Flash价格获得支撑，TrendForce上修2026年全球NAND Flash产值达2,706亿美元，年增高达280.7%，2027年更将进一步扩大至近3,794亿美元，持续取得40.2%的年成长。