谷歌一篇关于新算法的论文，让存储芯片概念股“元气大伤”！
周五，在美股各大指数集体重挫的背景下，美股存储芯片概念股逆市上涨。盘中，闪迪一度涨超5%，美光科技涨超3%。截至收盘时，闪迪上涨2.10%，美光科技涨0.50%，希捷科技涨0.34%，西部数据涨0.73%。而此前一天，上述股票已经遭遇了一轮大规模抛售。周四收盘时，闪迪暴跌超11%，希捷科技跌超8%，西部数据跌超7%，美光科技跌近7%。
有分析师表示，存储芯片股周四的大跌，可能是因为市场存在误读。谷歌论文中提及的超高效AI内存压缩算法TurboQuant仅作用于推理阶段的键值缓存，不影响模型权重所占用的高带宽内存（HBM），也与AI训练任务无关。
另有分析师称，先进的压缩技术仅仅是减少了瓶颈，并不会摧毁对DRAM/闪存的需求。投资者可能借谷歌的消息获利了结，但市场对内存的消费依旧非常旺盛。内存股短期回调是“上车机会”，而非股价转折点。
存储芯片股遭谷歌新算法冲击
AI行情“鬼故事”又来，谷歌公开了一项新算法的研究成果，可以大大减少内存占用，受此影响，存储芯片类股最近跌势惨重。
周四，闪迪大跌超11%，美光科技跌近7%，SK海力士跌超6%，三星电子跌近5%，铠侠跌近6%。据测算，全球主要内存巨头市值周四单日蒸发超900亿美元。周五，在美股市场上，存储芯片概念股逆市上涨，闪迪涨超2%，美光科技涨0.50%。
此前几个月，存储芯片公司表现强劲，因为对人工智能基础设施的投资激增导致供应短缺，引发芯片价格飙升和利润增长。截至本周三，SK海力士和三星电子的股价今年已飙升超过50%，而铠侠股价已上涨超过一倍。
这场下跌的导火索，是谷歌研究院即将在国际学习表征会议（ICLR 2026）上正式亮相的论文“TurboQuant”。谷歌团队称，通过两项创新技术PolarQuant（极坐标量化）和QJL（量化JL变换），实现了在“零损失”前提下将KV Cache压缩至3-bit精度，内存占用缩小至少6倍。该算法在H100 GPU加速器上相较于未量化键值还实现了高达8倍的性能提升。
谷歌本周在X平台上宣传了这项研究，尽管该研究最初是在去年发布的。投资者可能担心这会减少超大规模数据中心运营商对内存的需求，从而压低同样用于智能手机和消费电子产品的元器件价格。
机构：市场可能存在误读
摩根士丹利在最新研报中表示，市场可能存在误读。该技术仅作用于推理阶段的键值缓存，不影响模型权重所占用的高带宽内存（HBM），也与AI训练任务无关。分析师强调，所谓“6倍压缩”并非存储总需求的减少，而是通过效率提升增加单GPU的吞吐量。
摩根士丹利的分析师Shawn Kim指出，谷歌这项研究对行业的影响应更偏向积极，因为它影响了一个关键瓶颈。该技术提高了用于推理（即运行AI模型）的所谓键值缓存的效率。他写道：“如果模型能够在内存需求大幅降低的情况下运行而不损失性能，那么每次查询的服务成本就会显著下降，从而使人工智能部署更具盈利性。”Kim表示，考虑到投资回报机会，TurboQuant对超大规模企业是利好。从长远来看，这对内存制造商可能也是有利的，因为“更低的单token成本也能带来更高的产品采用需求”。
摩根士丹利援引经济学中的“杰文斯悖论”解释长期影响：技术效率提升虽降低单位成本，但往往因使用门槛下降而带动整体需求扩张。
Lynx Equity Strategies分析师KC Rajkumar指出，部分媒体报道存在夸大成分。当前推理模型早已广泛采用4-bit量化数据，谷歌所谓的“8倍性能提升”是建立在与老旧32位模型对比的基础之上。“然而，由于供应极度紧张，这几乎不会降低未来3—5年对内存和闪存的需求。”Rajkumar写道，先进的压缩技术仅仅减少了瓶颈，并不会摧毁对DRAM/闪存的需求。
富国银行分析师Andrew Rocha指出，压缩算法的存在从未从根本上改变硬件采购的整体规模。通过大幅降低单次查询的服务成本，这类技术能让原本只能在昂贵云端集群上运行的模型迁移至本地，有效降低AI规模化部署的门槛。
以亚马逊和谷歌为首的四家超大规模企业计划今年斥资约6500亿美元建设数据中心，抢购英伟达的人工智能加速器及相关存储芯片。SK集团会长崔泰源近期表示，存储芯片供应紧张的局面将持续到2030年。
从供应链视角看，2026年服务器DRAM需求预计增长39%，HBM需求年增58%。TurboQuant的优化效果或将被行业增长浪潮淹没。
瑞穗科技专家Jordan Klein认为，当前内存股的回调更像是一个“上车机会”，而不是一个股价转折点。Klein在报告中写道，在经历了2025年和2026年初的强劲上涨之后，内存股的多头们开始陷入摇摆。 尽管内存行业一向以剧烈的周期性波动而闻名，但他强调，最近的抛售符合一种熟悉的模式。
瑞穗表示，这种抛售每隔几个月就会发生一次，这并非见顶的信号，也不是抛售的理由。实际上，逢低买入反而能赚钱。
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