記憶體股票慘遭拋售，是神話破滅還是錯殺？

所有AI推理工作負載都要依賴KV快取，隨著上下文長度（Context Length）增長。TurboQuant壓縮了這些快取，所以同樣容量的高頻寬記憶體（HBM）可以服務更多同時在線網路用戶、處理更長的對話，或運行比以往更大的模型。

美國銀行分析師上週五提醒客戶，AI資本支出才是評估AI需求熱度的終極指標。換句話說，AI有沒有變得比較省錢、節能根本不是重點。

美銀為什麼沒在怕？

美國銀行認為，這種壓縮技術不是什麼新東西，類似技術從2024到2025年就在流傳，光是輝達過去12個月就發布4種KV快取效率化方案，也沒有改變大規模硬體採購趨勢。

美銀分析師把最近的記憶體殺盤比做2025年的DeepSeek恐慌，當時投資人毫無根據的恐懼戰勝基本面，造成股市重挫，事後也證明是一場短命的錯殺。

根據美銀預測，到2030年，AI支出預計會超過1兆美元，這還是基於「保守」的資本支出強度。

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美銀分析師認為，要判斷記憶體股的未來，砸進AI的錢會是更好的指標，而且這個指標正在閃爍著做多訊號。

美銀把記憶體視為首選晶片子族群之一，次於AI運算、半導體資本設備、AI網路相關族群。

美銀特別點名美光，說儘管市場對美光的毛利率持續存在疑慮，美光股價目前依然處在歷史性估值的低端。

美銀維持美光的目標價500美元，代表從目前價位還有35%的上漲空間。

其他分析師怎麼看？

富國銀行（Wells Fargo）分析師羅恰（Andrew Rocha）坦承需求直接面臨威脅，「TurboQuant直接攻擊成本曲線，」他在週三的報告中寫道。單位工作負載的記憶體需求降低，迅速引發了產業究竟需要多少總產能的疑問。不過他沒有得出看空的結論，因為這需要大規模採用，而目前尚未發生，「這沒有改變記憶體產業的長期需求前景」。

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摩根士丹利（Morgan Stanley）反對拋售論述。分析師金驍恩（Shawn Kim，音譯）認為市場反應過度，長遠來看這反而對記憶體廠商有利。推理成本降低會減少AI服務的每單位成本（Per-token cost），歷史證明比起需求萎縮，這反而會驅動更廣泛的採用。

大摩引用「節能悖論」（Jevons Paradox）指出，在資源受限的市場中，效率的提升往往會增加總消耗量。

歷史上的先例包括JPEG壓縮技術沒有減少相機儲存需求，影片編碼技術（Video Codecs）沒有減少硬碟需求，反而促成4K串流媒體的普及，推高需求。

Quilter Cheviot技術研究長巴林傑（Ben Barringer）看法相同，他相信TurboQuant增加記憶體類捕呃壓力，但這項技術是演化性而不是革命性的，不會改變長期需求前景。

Ortus Advisors科技分析師傑克森（Andrew Jackson）在研究報告中指出，考慮到目前AI記憶體市場「供給極度受限」，TurboQuant 的發展，可能對需求影響不大。

投資人需要知道什麼？

TurboQuant普及的短期受益者是超大規模科技公司（便宜的推理成本會提高基礎設施的投資報酬率）以及AI新創公司（能用較小的硬體預算運行大模型）。

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輝達不是輸家。當記憶體效率提高，GPU不會比較沒人要，反而會因推理成本降低而更具成本效益，可能加速提高市場採用率。

對於美光和晟碟來說，情況複雜一點。

這兩檔股票在進入2026年時，市場普遍假設AI記憶體需求會隨著模型規模與上下文長度線性成長，但這個假設現在被TurboQuant動搖，即使全面落地仍可能還需要數年時間。

目前市場似乎尚未完全定價「短期採用」的情境，但已開始思考軟體記憶體需求強度降低的可能性。

這波下跌究竟代表結構性的重新定價，還是對一項還沒量產的實驗室成果過度反應，有待下一個財報季給出答案。

 （資料來源：Business Insider、Yahoo Finance、FUTU、Bezinga）