北京
文/債市邦
昨晚，納斯達(dá)克AI產(chǎn)業(yè)鏈的龍頭股票迎來明顯調(diào)整。
總龍頭英偉達(dá)跌了4.16%，來到了近期箱體下沿的抄底區(qū)間。
存儲龍頭美光科技下跌6.97%，高點(diǎn)回撤25%了。
受此影響，今天開盤后韓國股市的SK海力士和三星電子也都跟隨調(diào)整。A股里的兆易創(chuàng)新、佰維存儲這些行業(yè)個(gè)股也是大幅低開。
這下跌背后的主要推手，居然是源于谷歌的一個(gè)研究文章-
TurboQuant通過極致的壓縮來重新定義AI效率。
原來大模型在推理時(shí)，會一邊讀上下文，一邊把關(guān)鍵信息臨時(shí)存進(jìn)“記憶區(qū)”（KV cache）。
這個(gè)“記憶區(qū)”很占顯存，也拖慢速度。谷歌這篇論文的核心，就是把這部分?jǐn)?shù)據(jù)大幅壓縮，讓模型用更少內(nèi)存、跑得更快。按谷歌說法，部分場景下內(nèi)存占用可降到原來的約六分之一。
市場擔(dān)心如果以后大家都這么優(yōu)化，高端存儲芯片的需求可能沒原來想的那么夸張，直接影響相關(guān)企業(yè)的盈利預(yù)期。
這個(gè)說法似曾相識，就是不久之前的deepseek moment。當(dāng)時(shí)openai推出ChatGPT后，相關(guān)行業(yè)個(gè)股一路水漲船高。
但deepseek出來，發(fā)現(xiàn)中國的大模型似乎能用更少的算力消耗來實(shí)現(xiàn)差不多的效果。一下子美股就恐慌了。
如果更低成本模型真能成立，那過去兩年砸向 GPU、電力、數(shù)據(jù)中心的巨額資本開支，是不是被高估了？
DeepSeek帶來的低成本、高性能模型敘事，直接引發(fā)了美股 AI 板塊的大拋售，英偉達(dá)當(dāng)天一度大跌約 17%，創(chuàng)下當(dāng)時(shí)美股史上最大的單日市值蒸發(fā)紀(jì)錄，整個(gè) AI 相關(guān)板塊一天蒸發(fā)超過 1 萬億美元。
TurboQuant這次對美光、三星、SK 海力士這類存儲鏈更敏感，對整個(gè) AI 硬件大邏輯的殺傷力，理論上是弱于 DeepSeek 那次的。
市場現(xiàn)在特別喜歡把“效率提升”直接翻譯成“硬件需求下滑”。
這條線聽起來很順，但很多時(shí)候并不成立。歷史上計(jì)算行業(yè)反復(fù)證明，效率提升經(jīng)常不會減少總需求，只會把需求的邊界推得更遠(yuǎn)。
云計(jì)算如此，帶寬如此，存儲也是如此。行業(yè)把成本降下來，開發(fā)者就會做更長上下文、更復(fù)雜 agent、更高并發(fā)推理、更便宜的邊緣部署。
這不是簡單的“少買幾根 HBM”就能概括的，三星自己上周還在強(qiáng)調(diào)，今年 AI 驅(qū)動(dòng)的芯片需求仍然強(qiáng)勁，行業(yè)還在考慮多年份合同來平滑波動(dòng)，本質(zhì)上說明供給緊平衡并沒有突然消失。
今天這種砸法，短線能理解，長期看大概率又是市場把一個(gè)技術(shù)突破，先交易成了產(chǎn)業(yè)塌方。
現(xiàn)在看，能對抗分母端通脹壓力的行業(yè)，可能只有高景氣度的AI相關(guān)產(chǎn)業(yè)了，通過分子的高增長來抵消估值的壓力
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