谷歌TurboQuant引爆恐慌，內存股繼續暴跌，美銀卻稱「拋售過頭了」

在谷歌一項被視為「潛在改變需求結構」的技術發佈后，全球內存芯片板塊近期出現劇烈波動，但多家機構仍強調，人工智能（AI）驅動的長期需求邏輯並未發生根本改變。

3月以來，內存芯片龍頭美光科技（MU.O）股價持續回落，周一單日跌幅接近10%，較3月中旬高點累計回撤約30%。儘管公司此前披露的季度業績顯示收入同比接近翻倍增長，市場情緒仍明顯轉弱。

引發本輪拋售的直接因素，是谷歌發佈的AI壓縮算法TurboQuant。該技術針對大模型推理中的關鍵值緩存（KV cache）進行壓縮，可在不降低模型準確性的情況下，將內存佔用降低約6倍，並提升運算效率。

市場擔憂在於，AI算力效率的提升可能削弱對高帶寬內存（HBM）及DRAM的需求，從而動搖此前支撐內存板塊上漲的核心邏輯。消息公佈后，美光科技、閃迪（SNDK.O）、威騰電子（WDC.O）及希捷科技（STX.O）等多隻存儲類個股普遍下挫，韓國與日本相關企業亦同步承壓。

受此拖累，半導體板塊整體走弱，並進一步傳導至科技股。納斯達克綜合指數近期已進入技術性回調區間，顯示AI交易內部出現結構性分化。

不過，多家機構認為，本輪拋售更接近情緒驅動，而非基本面拐點。美國銀行指出，類似的壓縮與量化技術並非首次出現，英偉達(NVDA.O)過去一年亦推出過相關優化方案。該行強調，評估AI產業鏈需求的核心指標仍是資本開支，而非單一效率提升工具。

從需求端看，AI基礎設施投資仍處於擴張周期。機構預計，到2030年全球AI相關支出規模有望超過1萬億美元，數據中心對內存的需求佔比持續提升。 同時，行業供給端仍偏緊，部分分析師預計DRAM價格上漲趨勢可延續至2027年，AI數據中心已成為內存需求的主要來源。

更長期來看，效率提升甚至可能反向刺激需求增長。一些分析人士援引「傑文斯悖論」指出，成本下降將擴大AI應用場景，從而提升整體算力與存儲需求規模。

當前全球內存行業仍處於供需緊平衡狀態。自2024年以來，AI基礎設施建設已推動DRAM與NAND價格大幅上漲，部分細分產品甚至出現數倍漲幅，供給緊張預計持續至2027年前后。

在此背景下，美國銀行維持對內存板塊的積極評級，將其列為僅次於AI計算、半導體設備及網絡的重點子領域之一。該行認為，美光科技當前估值處於歷史區間低位，儘管短期利潤率存在不確定性，但中長期仍具備修復空間。