根據彭博26日報導指出，Google最新發布的TurboQuant壓縮技術，聲稱能將運行大型語言模型（LLM）所需的記憶體量至少減少六倍，此消息一出，立即引發記憶體與儲存產品類股股價的劇烈波動。然而，業界分析師普遍認為，這波記憶體股價的拋售潮，可能僅是市場對新技術的短期反應，而非對產業長期需求的實質威脅，特別是在人工智慧（AI）應用持續擴張的背景下。

Google新技術引發市場震盪：數據速覽

Google母公司Alphabet所提出的TurboQuant技術，旨在顯著降低訓練AI模型的整體成本，這項創新被預期將大幅減少大型語言模型對記憶體資源的依賴。消息曝光後，記憶體與儲存產品類股的股價應聲下跌，反映了投資人對未來記憶體需求可能減緩的擔憂。例如，人工智慧應用記憶體的關鍵製造商SK海力士，在26日的韓國交易所收盤時重挫6.23％；而快閃記憶體製造商鎧俠控股，在東京交易所也大跌5.9%。此外，美光與晟碟（Sandisk）在25日的紐約交易所同樣出現下跌。

Google表示，其新的TurboQuant技術可以將運行大型語言模型所需的記憶體量至少減少6倍，進而降低訓練AI的整體成本。

這些數據確實指向市場在短期內對新技術的直接反應，特別是考量到記憶體在輝達（NVIDIA）加速器中扮演的關鍵角色，以及過去一段時間AI熱潮所帶動的記憶體需求激增與供應吃緊現況。

分析師解讀：短期波動與「傑文斯悖論」

面對記憶體類股的股價波動，市場分析師提出了不同的觀點。摩根大通在一份報告中，援引了19世紀英國經濟學家傑文斯提出的「傑文斯悖論」（Jevons Paradox），來解釋為何技術效率的提升，反而可能帶動整體需求的增加。該悖論指出，當技術效率越高，資源消耗的總量反而可能隨之增長，因為成本降低會刺激更廣泛的應用與需求。

摩根大通在一份報告中指出，投資人或許對此獲利了結，但短期威脅無損記憶體的需求。

這份報告進一步強調，TurboQuant技術對於超大規模資料中心營運商而言，是個利多消息，能提升投資報酬率。從長遠來看，這項技術也有利於記憶體製造商，因為「每個詞元（token）的成本降低，也將導致更高的產品採用需求」。這意味著，雖然單一模型所需的記憶體減少，但由於使用成本降低，AI應用的普及率將大幅提升，從而創造出更大的總體記憶體需求。

AI時代記憶體需求：長遠影響與產業展望

Ortus Advisors分析師傑克森（Andrew Jackson）則從另一個角度提供了見解。他指出，目前記憶體的供應仍然極度吃緊，因此Google的這項技術發展對整體需求的影響可能微乎其微。他認為，在記憶體與儲存產品類股近幾個月股價狂飆之後，出現一些獲利了結是合理的市場行為。例如，鎧俠自去年8月以來，股價已飆升超過700%。

Ortus Advisors分析師傑克森指出，由於記憶體的供應極度吃緊，Google的這項技術發展或許對需求影響甚微，在股價大幅上漲後，出現一些獲利了結也是合理的。

綜合來看，儘管新壓縮技術可能在短期內引發市場對記憶體需求的疑慮，但從長期趨勢來看，隨著AI技術的普及與應用場景的拓展，記憶體的需求量反而可能因為成本降低而進一步擴大。這也提醒投資人，面對新技術的出現，除了關注短期股價波動，更應深入理解其對產業生態的長遠影響。

數據背後的啟示

Google的TurboQuant技術無疑是人工智慧領域的一大進展，它挑戰了傳統上對記憶體需求的線性預期。然而，從經濟學的「傑文斯悖論」和當前記憶體供應的緊繃狀態來看，這項技術帶來的更可能是AI應用門檻的降低，而非記憶體需求的全面萎縮。這波記憶體類股的股價震盪，更像是市場在消化新資訊、重新評估價值區間的過程，而非預示著產業的衰退。對於記憶體製造商而言，如何在技術進步的同時，持續創新並滿足AI發展所帶來的更廣泛、更深層次的記憶體需求，將是未來重要的課題。