8 月的第一个星期，显示卡市场迎来一波罕见涨价潮。7 月底开始，中国消费级显示卡价格突然快速攀升，热门型号几乎「一天一价」，部分高阶显示卡更在短短数日内大涨数千元人民币，市场热度令人联想到 2020 年至 2021 年的挖矿热潮，但这次价格飙升背后的原因，却与当年的矿潮截然不同。

根据上海证券报走访中国华强北市场的报导，此轮涨价幅度相当惊人。其中，RTX 5060 价格从原本 2300 至 2500 元 (人民币，下同)，升至 2700 至 3100 元，短短 4 天最高上涨 800 元，涨幅超过 30%；RTX 5080 则从 7 月初的 9000 多元，突破 11000 元大关，累计上涨约 1700 元。

RTX 5070 Ti 在 7 月 31 日拿货价约 8200 元，隔日便升至 8400 元，一夜之间上涨 200 元。至于 RTX 5090 更夸张，一周内价格飙升 4000 元。

通路数据也显示，RTX 5070 Ti 目前在部分电商平台售价已达 10700 元人民币，而 2025 年 11 月同款产品价格仅约 7200 元，不到一年时间涨幅接近一半。部分电商平台甚至暂时下架多款显示卡，并非市场完全缺货，而是上游供应商不愿以原先价格出货。

通路全面锁货 两大巨头接连涨价

这波显示卡价格飙升的直接原因，来自 GPU 供应端成本上升。辉达 (NVDA-US) 已向下游 AIC 显示卡制造商发出新一轮 GPU 套件涨价通知，涨幅约 20% 至 30%，涵盖最新 GDDR7 显存以及上一代 GDDR6 显存。

报导指出，三星 (KR005930) 本季也将记忆体价格调升约 20%，辉达随后跟进调整价格。显示卡使用的显存，与记忆体产品本质上都是相同的储存颗粒。

事实上，这已是辉达 2026 年以来第三次调涨价格。今年 1 月，辉达曾调升约 10% 至 15%；5 月又针对高阶产品进行调整，但市场感受相对有限。

此次 7 月底涨价则是涵盖范围最广的一次，从中阶到旗舰产品全面受到影响，RTX 5090、RTX 5080 等高阶卡涨幅尤其明显，连 RTX 5060 等主流产品也未能幸免。

AMD(AMD-US) 方面也跟进调整。根据通路消息，AMD 已通知合作伙伴，自 8 月起 GPU 加显存套件价格至少上调 10%。AMD 原本计划 7 月涨价，但因担心市占率流失而延后，如今在辉达调价后也同步跟进。两大 GPU 供应商接连调整价格，板卡厂商只能被迫反映成本。

对板卡厂而言，GPU 套件涨价几乎直接推升整卡成本。辉达提供给 AIC 厂商的并非单独 GPU 晶片，而是包含 GPU 与显存的整体套件，这也是显示卡成本中最核心的部分。由于 GPU 供应主要掌握在辉达与 AMD 手中，加上显存市场又由三星、SK 海力士等大厂主导，板卡厂商几乎没有议价空间。

涨价通知发布后，通路端也开始出现惜售现象。华强北多家商户透露，目前部分 AIC 厂商工厂已全面封仓，暂停大规模出货。

市场并非完全没有库存，而是上游不愿按照旧价格供货，导致存货成为稀缺资源，价格因此持续攀升。

AI 抢走产能 消费级显存被迫让路

显示卡价格暴涨的深层原因，与 AI 产业快速扩张密不可分。显存价格持续上涨，本质上与记忆体、固态硬碟涨价逻辑相似，都是因为 AI 需求大量吸收储存产能。

三星、SK 海力士等记忆体大厂，目前正优先将晶圆产能配置给 AI 加速卡使用的 HBM（高频宽记忆体）。由于 HBM 产品利润率远高于消费级 GDDR 显存，在 AI 算力需求持续强劲的背景下，记忆体厂商自然更倾向投入高获利市场。

TrendForce 报告指出，在 DRAM 各细分市场中，HBM 利润率最高，其次为 DDR5，而消费级 GDDR 则排名最后。因此，消费级显存供应自然受到挤压，价格也随之上升。

供应紧张也反映在显存颗粒价格上。市场资料显示，2GB GDDR7 显存颗粒目前售价约 20 美元，而 3GB 颗粒价格高达 60 至 70 美元，容量仅增加一半，但价格却高出数倍。当显存成本大幅攀升，显示卡价格自然难以下修。

DIY 成本全面升高 AI 部署门槛提高

显示卡其实是这波 PC 硬体涨价潮中较晚受到影响的产品。在此之前，记忆体、固态硬碟与 CPU 已经历一轮涨价。上海证券报调查显示，同样规格的电脑整机价格，相较去年 10 月已经增加约 2000 元人民币。

如今显示卡价格大涨，也让 DIY 电脑市场的性价比明显下降。CPU、记忆体、SSD 与显示卡价格同步上升，而显示卡又是整机成本的重要组成部分，导致消费者以相同预算能购买到的硬体配置大幅缩水。RTX 5060 价格突破 3000 元、RTX 5080 突破万元，中阶产品价格已接近过去高阶显示卡水准。

另一方面，本地 AI 运算需求也受到影响。大容量显存显示卡之所以成为涨价重点，主要是因为能支援较大型 AI 模型运行。

目前主流开源模型若要运行 70 亿参数量化版本，至少需要 6GB 至 8GB 显存；若进一步进行微调或运行更大模型，24GB 显存甚至成为基本需求。

RTX 50 系列中，16GB 显存主要集中在 RTX 5070 Ti 以上产品，而 32GB 容量则只有 RTX 5090 具备，这些型号也正是此次涨幅最大的产品。

辉达 CUDA 生态在本地 AI 领域仍具有明显优势，AMD ROCm 与英特尔 OneAPI 在相容性与效能方面仍存在差距，使许多 AI 开发者难以避开辉达显示卡。但在 RTX 5090 价格持续上涨的情况下，对个人使用者而言，购买云端 AI 服务可能比投入高价硬体更具成本效益。

这一轮显示卡涨价，表面上是辉达与 AMD 调升成本的结果，但更深层原因，是整个消费电子产业正在被 AI 需求重新分配资源。只要 AI 算力需求持续升温，消费级显存供应受到压缩的情况短期内恐难改善。