本週美國記憶體晶片類股面臨劇烈波動，市值蒸發近千億美元（約新台幣 3.2 兆元），主要導火線為科技巨頭Google發布的最新研究報告。該報告介紹的「TurboQuant」演算法，宣稱能大幅優化AI模型運算效率，減少對高階記憶體的需求，進而引發市場對記憶體產業未來需求的疑慮。
事實陳述與市場衝擊
Google本週發表的研究論文，重點揭示了其「TurboQuant」演算法的突破性進展。這項技術標榜能在不犧牲輸出準確度的前提下，大幅壓縮AI模型。此舉意味著未來的AI模型將可在記憶體容量需求更小的硬體上順利運行，此一消息立即動搖了投資人對於「AI將持續消耗龐大儲存容量」的既有信心。
在華爾街普遍的拋售潮中，各大記憶體供應商本週股價災情慘重。其中，身為美國高頻寬記憶體（HBM）領導供應商的美光科技（Micron），自上週五收盤以來股價重挫15%，市值蒸發超過700億美元（約新台幣2.24兆元）。此外，快閃記憶體設備製造商SanDisk市值蒸發約150億美元（約新台幣4800億元），而儲存設備巨頭威騰電子（Western Digital）與希捷科技（Seagate）也各自損失了數十億美元的市值。
各方反應與市場觀察
針對此次市場震盪，總部位於加州的資產管理公司Informed Momentum投資長普倫提斯（Travis Prentice）表示，這些股票先前已歷經驚人的漲幅，因此任何邊際新聞都可能引發股價回檔，此乃非常理性的反應。普倫提斯進一步指出，記憶體類股的漲勢看似尚未結束，但市場期望已極高，在當前動盪的市場環境中，投資人選擇獲利了結是合理的舉動。
另一方面，摩根士丹利（Morgan Stanley，簡稱大摩）分析師透過報告指出，像TurboQuant這類的效率提升技術，確實能減少運行AI模型所需的基礎設施。分析師解釋，如果模型能在大幅降低記憶體需求的情況下運行且不流失效能，那麼提供每次查詢服務的成本將顯著下降，進而帶來更具利潤的AI商業部署。如此一來，原本需要雲端叢集才能運行的模型，現在也可以裝載到本地端硬體上，這將有效降低大規模部署AI的門檻。
不過，摩根士丹利分析師補充，這項技術對記憶體與運算產業的影響屬於「短期」，並不認為先前恐慌性拋售是完全合理的。他們預期，AI運行成本的降低，長期來看反而會刺激並增加整體AI應用需求，因為更低的成本將鼓勵更多企業與個人採用AI服務。
背景補充與產業展望
過去一年，由於運行AI模型所需的資料中心需裝置大量記憶體晶片，全球高階記憶體（HBM）一直處於供不應求的趨勢，使得記憶體與儲存設備供應商成為華爾街AI浪潮下的主要受益者，甚至一度比輝達（Nvidia）、微軟（Microsoft）與Alphabet等科技巨頭更受投資人青睞。高頻寬記憶體（HBM）在資料中心林立、AI應用盛行之際，其用量也隨之遽增。
AI運算能力需求的暴增，以及如Anthropic旗下的Claude等功能日益複雜的生成式AI系統，已吸收市場上大部分可用的記憶體產能，導致電子產品供應鏈其他環節出現短缺。例如，日本索尼（Sony）上週正式宣布，大幅調漲旗下熱銷遊戲機PlayStation 5 (PS5) 的售價20%，部分原因正是受制於記憶體零件成本的飆升。AI的高速發展持續攪動華爾街，投資人強烈擔憂這項技術將顛覆總體經濟各個層面，已重擊多個傳統板塊的股票。
