三星SK海力士双双崩盘！谷歌TurboQuant只是“虚晃一枪” 半导体市场惨遭误伤
AI播客
谷歌推出的TurboQuant算法旨在优化大型语言模型推论过程的存储瓶颈，理论上可将内存使用量降低约6倍并提升运算速度。此消息引发半导体板块回调，三星电子、SK海力士等亚洲股市及美光、西部数据等美股均出现下跌。然而，该技术目前仅处于研究阶段，主要优化动态显存占用，对模型权重存储影响有限。鉴于AI模型参数量持续增长，该算法的压缩效果可能不足以大幅削弱DRAM与NAND Flash需求。此外，TurboQuant对训练阶段所需的HBM影响不大，对HBM巨头三星、SK海力士及美光影响有限。此技术更多被视为对当前半导体市场过热现象的警示。
TradingKey - 本周早些时候，谷歌（GOOG）（GOOGL）推出全新极端压缩算法TurboQuant，该算法有望实现将内存使用量降低约6倍，并在相同GPU配置下提升最高8倍的运算速度，引发了半导体板块的集体回调。
周三美股时段，美光（MU）、闪迪（SNDK）、西部数据（WDC）和希捷科技（STX）均下跌，并在周四盘前延续跌势。
美股的下行压力也传导至亚洲股市。周四，三星电子收跌4.71%，SK海力士收跌6.23%，并拖累韩国综合股价指数KOSPI下跌3.22%。这两家公司本周以来已连续四连阴。
谷歌此项算法针对大型语言模型（LLM）推论过程中的存储瓶颈进行最优化，从而在零精度损失的同时，降低内存使用并提升运算速度。然而，此项技术是否将真正颠覆半导体需求？近期影响有多大？
黑天鹅降临！谷歌TurboQuant误杀半导体
谷歌推出TurboQuant算法的消息迅速获得市场关注，Cloudflare（NET）执行长Matthew Prince称之为谷歌的DeepSeek时刻，AI技术效率实现了重大的历史性突破。
华尔街指出，若成功落地，由于存储需求将大幅下降，可能削弱原本因AI热潮而大幅提升的DRAM与NAND Flash需求。今年1月，三星电子曾将NAND闪存合约价格上调100%以上，而在此之前DRAM内存价格已经上调近70%，足见半导体市场的火热。
尽管全球半导体板块集体降温，但高盛（GS）科技专家Peter Callahan则认为，市场未出现极大恐慌，但这表明投资者已经在对近期存储股的惊人走势进行合理性检验。
其实在谷歌的TurboQuant“黑天鹅”爆出之前，市场已经有所行动——存储巨头美光在交出强劲财报后，5天内股价涨幅落后费城半导体指数近20%，创2011年以来最大幅度的短期相对落后。
最多降低6倍内存？疑为杯水车薪
尽管TurboQuant算法理论上可以降低内存需求，但该技术目前仍处于研究阶段，且未经过商业化验证。
从技术层面来看，该技术实际上只适用于推论过程的动态显存占用（主要为 KV Cache），但不涉及模型权重本身。换而言之，此项技术最大的突破在于运行效率的提升，但大模型本身需要的存储空间是无法降低的。
另外，考虑到AI模型参数量也在进行指数级增长，算法目前仅能压缩节省最多6倍的存储空间，或等同于杯水车薪。
此项技术的推出，最大的影响莫过于为目前过热的半导体市场降温，戳破存储股的估值泡沫，证明内存的需求或非完全没有上限。随着类似技术的推出和算法的进步，存储需求的增长可能会面临瓶颈。
值得一提的是，相比普通DRAM芯片，此项技术对HBM（高带宽内存）影响会更小。TurboQuant主要用于优化AI模型推理，这一阶段大多时候只需使用普通的DRAM芯片。但在AI训练阶段，HBM仍是刚需。对于美光、三星电子及SK海力士这三家HBM巨头而言，TurboQuant算法近期几乎不会带来任何实质影响。
