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市場新聞 谷歌 TurboQuant 震撼半導體:內存股暴跌30%是底部還是崩盤開端?
股市新聞

谷歌 TurboQuant 震撼半導體:內存股暴跌30%是底部還是崩盤開端?

作者頭像 TOPONE Markets分析師
2026-03-31 14:34:29

谷歌AI 压缩技术 TurboQuant


軟體演算法正在推动美股半導體板塊的結構性波动。市场对高频宽内存 (HBM) 的需求替代焦虑在谷歌 (GOOG) 推出新的 AI 压缩技术 TurboQuant 后立即激增。內存龍頭美光科技 (MU) 股價自 3 月中旬高點以來已累計回撤 30%,單日跌幅一度逼近 10%,拖累納斯達克指數進入技術性回調區間。


機構之間對市場恐慌的看法嚴重分歧。美利堅合眾國銀行 (BofA) 認為,這次拋售反應過於激進,認為評估 AI 產業鏈的核心指標應該是 資本開支 (CapEx) 而不是單一效率工具。這項技術進步究竟會破壞內存行業的需求,還是會加速 AI 應用的爆發?

谷歌TurboQuant怎麼讓AI內存需求縮水6 倍?

Google研究部門推出的 TurboQuant 量化演算法是這次美股儲存板塊大地震的源頭。這項技術直接瞄準了大語言模型 (LLM) 推理過程的效能瓶頸,即鍵值緩存 (KV 儲存)。


在處理複雜的文字或上下文時,KV cache 的記憶體佔用會隨對話長度線性增加。過去,處理百萬級代碼的模型通常需要多顆 Nvidia A100,但TurboQuant 利用 PolarQuant 和QJL (量化約翰遜-林登斯特勞斯) 的技術,可以將標準的 32 位數據壓縮到 3 到 4 位,不需要重新訓練模型。

  • 內存佔用下降: 相較於標準 FP16 格式,記憶體使用量降低了 5 至 6 倍。

  • 推論速度提升: 在 Nvidia H100 GPU 上的注意力處理速度最高提升 8 倍。

  • 無損精準度: 在 3.5 位元壓縮下,模型性能幾乎沒有減損,顯著優於傳統量化方案。

這種以軟體優化取代硬體堆料的技術路徑,不得不讓投資者開始質疑:如果單台伺服器所需的內存大幅減少,之前支撐內存股暴漲的供應短缺邏輯還能不能成立?

內存股集體技術性破位,美銀為何逆勢喊買?

由於這個消息,存儲類股票出現集體下跌。美股巨頭如美光科技 (MU.US)、閃迪 (SanDisk)、西部數據 (WDC.US) 和希捷科技 (STX.US) 等紛紛下跌。然而,美國銀行最近發布的一份報告指出,市場忽視了 AI 基礎建設的長期穩定性。


美銀認為,類似的量化技術在產業內並不是第一次出現,輝達 (NVDA) 過去一年也曾推出多項優化方案,但未阻止數據中心對 HBM 需求的擴張。現在的拋售更傾向於情緒驅動的去槓桿行為,而不是基本面拐點,理由有三:

  1. 估值水平回落: 經過 30% 的回調,美光等個股的估值已處於歷史區間低位,利潤率修復空間依然存在。

  2. 供需緊平衡現狀: DRAM 與 NAND 價格的上漲趨勢預計將延續至 2027 年,AI 數據中心仍是目前最穩固的增長引擎。

  3. 資本開支未見縮減: 到 2030 年,全球 AI 相關支出有望突破 1 萬億美元,大型雲端服務商(Hyperscalers)對物理容量的追逐尚未結束。

效率提升會扼殺需求,還是引發「傑文斯悖論」?

當前的市場對於谷歌的TurboQuant 壓縮算法,最大的爭議點在於對效率與需求關係的解讀。

  • 看空的觀點認為 TurboQuant 的普及將降低單個推理任務的內存強度,導致伺服器配置中的內存佔比(Attach Rate)下降,進而緩解 HBM 的溢價空間。

  • 看多觀點的觀點認為這是財經界最經典的逆向邏輯。當一種資源的使用效率提升時,這個資源的單位成本會下降,反而會刺激更廣泛的應用場景。

正如谷歌開放 TurboQuant 原始碼並允許商業使用,這將大幅降低邊緣 AI 與機器人技術的部署門檻。當 AI 能夠在更便宜的硬體上運行時,總體的部署規模將呈幾何級數增長。這意味著,雖然單台裝置的記憶體效率提升了,但總體市場的擴張將反向推升對高效能內存組件的總需求。

風險預警:短期震盪與技術位考驗

儘管長線邏輯存在支撐,但短期內存板塊仍面臨多重壓力:

  • 地緣政治與利差風險: 宏觀環境的流動性收緊與半導體供應鏈的地域政治風險,還是壓制估值的外部因素。

  • 技術支撐點位: 以現貨黃金(XAUUSD)或半導體龍頭的技術面來看,美光 (MU) 需儘快收復關鍵支撐區間以止住拋售潮。如果4 月份市場觀察到俄羅斯等外部渠道出現意外的資產拋壓,可能會在技術面上製造額外的反彈阻力。

谷歌 TurboQuant 的出現,標誌著 AI 產業從暴力堆算力階段進入了軟硬協同優化的新週期。對於美股投資者而言,當前的暴跌或許是一個重新檢視資產配置的契機。


不要被單一的「效率提升」數據嚇壞。內存產業的周期性特徵仍然清晰可見,但 AI 基礎設施的擴張週期仍在進行中。因此,技術進步更有可能導致應用場景的爆發。在中長期,需要關注 GPU 與記憶體的配比比例是否顯著下降。短期內,關注記憶體價格的季調表現。持有內存股的投資者現在處於「過熱修正後修復期」而不是結構性衰退的開始。

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