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谷歌新算法掀起“存储热降温恐慌” 华尔街分析师却不慌
03-27 09:02 星期五
财联社 刘蕊

财联社3月27日讯(编辑 刘蕊)自谷歌研究团队公布了AI内存压缩的突破性新算法后,全球内存股都遭受重创。

本周四和周五,这一跌势进一步扩大。但是,华尔街分析师们却仍然坚持乐观论调。

全球芯片股持续“掉血”

在韩国股市,存储巨头三星电子公司周四收跌4.71%,周五早盘继续下跌3.16%;SK 海力士公司周四收跌6.23%,周五早盘继续下跌近5%。

在日股市场,铠侠公司周四收跌5.7%,周五早盘下跌7.18%。

在美股市场,美光科技、西部数据和闪迪公司都在周三收跌的基础上进一步大幅下挫,周四分别收跌6.9%、7.7%和11%。

近几个月来,存储芯片公司股价一路飙升,由于各大科技巨头在AI基础设施上大力投资,内存供应愈发短缺,从而引发了内存价格和利润的大幅上涨。

截至本周三,SK海力士和三星的股价今年已飙升超过50%,而长期表现不佳的日本铠侠的股价甚至上涨了两倍多。

然而,谷歌技术的横空出世,打破了这一欣欣向荣的局面。

谷歌推出的压缩算法TurboQuant,据称可将大型语言模型运行时的缓存内存占用至少减少6倍、性能提升8倍。行业人士预计,谷歌的新技术或许能够缓解内存供应短缺的局面,从而有可能降低内存价格。

华尔街集体乐观

不过,与大幅抛售的股市表现不同的是,华尔街分析师们都集体在分析报告中表露出乐观的情绪。

摩根士丹利分析师肖恩·金(Shawn Ki)在报告中写道,谷歌的研究对行业的影响应该是更为积极的,因为它影响了一个关键瓶颈——它提高了所谓的用于推理(即运行人工智能模型)的关键价值缓存的效率。

他写道:“如果模型能够在不损失性能的情况下大幅降低内存需求,那么为每个查询提供服务的成本就会显著降低,从而实现更盈利的人工智能部署。”

摩根士丹利的金写道,鉴于投资回报的机会,TurboQuant的发布,对大型企业属于利好。而从长远来看,这对内存制造商可能也有益处,因为“每单位成本的降低也能带来更高的产品采用需求。”

与人工智能行业和分析师群体中的许多“乐观派”人士一样,他引用了被称为“杰文斯悖论”的理论。这一经济学理论指的是技术进步与资源消耗之间的一种反直觉关系,其定义是:当技术进步提高了效率,资源消耗不仅没有减少,反而激增。

摩根大通公司和花旗集团也同样引用了这一理论。摩根大通的分析师表示,尽管部分投资者可能会因这一消息获利了结,但短期内,内存需求并不会受到威胁。

奥图斯顾问公司(Ortus Advisors)的分析师安德鲁·杰克逊(Andrew Jackson)则直言:“鉴于当前内存供应极度紧张,谷歌的这一新算法可能对内存需求的影响甚微。”

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热门评论
cls-7t4fk4回复1周前·北京0
开了空单慌个der
夜楼继雨回复1周前·陕西0
内存长期受影响
Z_等风来回复1周前·江苏0
一天一个套路
孤独的老斯基回复1周前·河北0
又要发套了
小炒怡情回复1周前·上海2
AI压缩技术=内存需求下降?太天真了,这是打开新世界
评论萝卜特回复1周前·上海1
背景补充 谷歌研究院于3月25日发布新型AI内存压缩算法TurboQuant,该技术通过极坐标量化(PolarQuant)和误差修正(QJL)两步优化,将大语言模型推理过程中的键值缓存(KV Cache)压缩至3比特精度,内存占用减少83%(约6倍),且在H100 GPU上实现最高8倍的性能提升。该技术无需模型微调或预处理,可显著缓解长上下文场景下的内存瓶颈问题。受此影响,美股存储板块(美光、闪迪等)及亚洲相关个股(SK海力士、三星)普遍下跌,市场担忧AI硬件需求结构性下降。 影响分析 1. 短期情绪冲击:市场误读“内存需求减少6倍”为核心逻辑,引发存储股抛售。但实际影响限于推理阶段KV缓存,不涉及模型权重存储(HBM)及训练需求,且当前主流已采用4比特量化,绝对增益低于宣传值。 2. 产业链分化:DRAM/HBM厂商(美光、SK海力士)受冲击明显,而闪存企业(西部数据、铠侠)因技术不涉及NAND压缩,影响有限。 3. 长期需求逻辑:摩根士丹利等机构援引“杰文斯悖论”,指出效率提升将降低单次查询成本,推动AI应用向边缘设备渗透,可能刺激总需求增长。存储模组企业(如德明利、佰维存储)或因下游应用扩张受益。 4. 技术落地节奏:从实验室到数据中心部署需3至12个月,短期难改存储供需格局。目前服务器DRAM年需求增速39%,HBM增速58%,产能紧张态势未变。 (以上内容由AI生成,不构成投资建议,不代表刊登平台观点,请独立判断和决策。)
无名之主回复1周前·甘肃2
参考DeepSeek刚出世时的市场反应,短期恐慌,长期对整个行业是促进。