集邦最新報告:TurboQuant將全面推升（DRAM）與快閃記憶體（Flash）需求經濟學傑文斯悖論　吹記憶體反攻號角財經理財Google新演算法引發記憶體股市震盪，產業端以經濟學理論回擊。文吳玲臻攝影攝影組Google演算法AITurboQuantDRAM記憶體半導體產業大型語言模型Google研究團隊24日發表最新AI壓縮演算法「TurboQuant」，宣稱能將大型語言模型的記憶體需求降低6倍，並將推論速度提升8倍。市場一度擔憂記憶體需求將因「效率提升」而大幅萎縮，導致三星、SK海力士及美光等指標股出現劇烈波動，且影響一路向亞洲股市擴散。然而，產業界與研調機構隨即提出反向觀點，指出這場技術變革並非記憶體產業的終點，反而可能觸發經濟學著名的「傑文斯悖論」（Jevons Paradox）。傑文斯悖論最早由英國經濟學家威廉·斯坦利·傑文斯（William Stanley Jevons）在1865年的著作《煤炭問題》（The Coal Question）中提出，意思是當技術進步提高了資源的使用效率時，該資源的總消耗量反而會增加，而不是減少。若帶入AI情境，意味著當AI運算成本因演算法優化而斷崖式下跌，原本昂貴、受限的AI應用將迎來爆炸性增長。去年1月中國的低成本開源模型DeepSeek橫空出世，也曾一度引發市場擔憂雲端商對AI晶片的投資過多、效率過低，導致美股斯達克綜合指數（Nasdaq）單日蒸發超過 1兆美元，輝達（Nvidia）市值單日暴跌約5,890億美元。然而，後續證實更高效的模型大幅增加了AI需求。TrendForce（集邦）針對TurboQuant發布的最新報告便指出，推理成本驟降反而會激發長文與多代理系統的龐大需求，加速人工智慧向邊緣端落地。並且，TurboQuant技術從改變資料表徵切入，未來有望成為晶片加速的標配。TrendForce指出，記憶體快取壓力緩解，將極大化既有資源效益，不僅未減弱高頻寬記憶體（HBM）需求，更全面推升動態隨機存取記憶體（DRAM）與快閃記憶體（Flash）做為運算延伸層的容量升級。摩根史丹利半導體產業首席分析師Joseph Moore更重申對美光（Micron）和晟碟（SanDisk）的「加碼」評級，並指出TurboQuant「減少6倍記憶體使用量」其實是指 「KV 快取（Key-Value Cache）」 的記憶體占用，而非AI系統的總記憶體需求。KV快取主要影響推理時的上下文長度，但並不改變模型權重（Model Weights）本身對HBM的龐大需求。業界專家進一步分析，當單一模型的記憶體占用量降低，開發者並不會因此滿足，而是會傾向在同一硬體配置下運行更複雜、更龐大的模型，或是啟動多智能體（Multi-Agent）協作系統。換言之，節省下來的記憶體空間會立即被新的應用填滿。這種「供給創造需求」的模式，正是記憶體產業長期成長的動力來源。更新時間｜2026.03.27 20:35臺北時間

南亞科、華邦電、旺宏…被錯殺？2表看懂降本核彈TurboQuant 記憶體慘淪「DeepSeek時刻」？大摩打臉是利多10:232026-03-27旺得富理財網李宗莉演算法「TurboQuant」標榜僅需6分之1存儲容量，引發美韓台記憶體股崩跌。（示意圖/達志影像/shutterstock）外界擔心，記憶體霸權恐被軟體顛覆，導致美台韓記憶體股全數團滅，南亞科(2408)、華邦電(2344)、旺宏(2337)、創見(2451)、力積電(6770)等多檔指標股，今（27）日開盤隨台股持續重挫，跌幅都逾半根停板。但大摩最新分析指出，Google最新AI演算法「TurboQuant」，透過壓縮技術將AI推論速度提升8倍，記憶體使用量減少6倍，對大型CSP（雲端服務供應商）、LLM（大型語言模型）是一項利多，且長期而言，該演算法不僅不會降低記憶體需求，反而會推升存儲晶片使用量，對運算和記憶體產業有正面助益。大摩指出，該演算法僅在推論階段影響KV快取（KV cache），讓每個GPU產出更多內容，主要用於隨上下文長度增加的暫時性記憶體，而GPU/TPU上的HBM記憶體佔用，以及訓練工作負載則不受影響。TurboQuant運作原理(翻攝法人報告)由於該技術允許在相同的硬體上，運行4~ 8倍長的上下文，或在不耗盡記憶體的情況下，大幅增加批次處理量（batch sizes），KV快取則是如同暫存的記憶小抄，讓系統不必每次都從頭讀取資料，大摩分析，並不代表整體硬體需求或記憶體減少了6倍，反而提高了每個GPU的吞吐效率。長期來看，由於「TurboQuant」旨在提升每個加速器的吞吐量，並降低單次查詢的成本，大摩認為，記憶體產業將出現經濟學中著名的傑文斯悖論（Jevon's Paradox）效應，即效率提升帶動總需求增加，最終該資源的總消耗量反而上升，並從2角度看好長期發展。1.擴展實質的GPU容量： 雖然壓縮技術降低了記憶體需求，但其近期的主要影響並非減少市場對GPU的絕對需求量，而是解放現有硬體的更高利用率，以及更長的上下文處理能力。雲端巨頭很可能將提升的效率重新投資於3領域，包括：1.更大的模型或更長的上下文；2. 更高的查詢處理量；3.更佳的延遲服務水準協議 (SLA)，效率提升終會被擴張的需求所吸收，從而抵銷GPU需求量下滑的風險。2.對重度推論平台與邊緣部署是利多：無需重新訓練即可壓縮至3位元的能力，降低導入門檻，對於擴展推論工作負載的CSP、部署私有LLM的企業，以及記憶體受限的邊緣/設備端AI來說，具有極高價值。TurboQuant主要看點(翻攝法人報告)大摩指出，就像瓦特改良蒸汽機後，煤炭需求反而飆升一樣，「TurboQuant」讓AI推理變得便宜、快速且能處理更長的資訊，將激發出更多原本受限於成本，而無法實現的應用場景。如果模型能在不犧牲效能的前提下，以極低的記憶體需求運行，單次查詢的服務成本將大幅下降，從而讓AI部署變得更有利可圖。像是原本需要上雲端的大型模型，將能安裝在本地端硬體上，有效降低大規模部署AI的門檻，且更多的應用程式將變得可行，更多模型能維持活躍狀態，現有基礎設施的利用率也會隨之提高。正如去年的DeepSeek震撼，並未摧毀硬體需求，反而帶動了新一波效率競賽，大摩認為，Google的技術突破，最終可能演變成推動記憶體與算力需求攀升的助燃火箭，即便暫時引發記憶體股的恐慌，但長遠來看，更有可能扮演「開啟新應用大門」的角色。若「TurboQuant」確實改變AI布署的成本曲線，隨AI變得更輕盈、更聰明、成本更低，全球對於運算資源的渴望，或許才正要進入下一個高光階段。單一演算法難動搖超級周期官股金控旗下投顧則表示，市場直覺認為「軟體演算法解決了硬體短缺」，CSP巨頭未來對記憶體的採購量將下修，記憶體晶片廠近年好不容易建立的「強勢定價權」恐將鬆動。但該投顧認為，在供給依然吃緊、邊緣AI（Edge Al）落地、HBM規格升級不變的3前提下，預期未來3年內，記憶體與快閃記憶體的供給依然受限，單一演算法難以動搖硬體周期大勢。其次，記憶體需求壓縮，反而代表AI模型更容易被塞進手機、PC、車用等終端設備，進而擴大邊緣裝置對標準型DRAM的拉貨基數。最後則是模型架構的演進（如多模態），對參數量與傳輸頻寬的要求指數級增長，軟體壓縮只是稍稍緩解物理極限，無法逆轉硬體堆疊的長期趨勢。

南亞科、華邦電、旺宏…被錯殺？2表看懂降本核彈TurboQuant 記憶體慘淪「DeepSeek時刻」？大摩打臉是利多10:232026-03-27旺得富理財網李宗莉演算法「TurboQuant」標榜僅需6分之1存儲容量，引發美韓台記憶體股崩跌。（示意圖/達志影像/shutterstock）外界擔心，記憶體霸權恐被軟體顛覆，導致美台韓記憶體股全數團滅，南亞科(2408)、華邦電(2344)、旺宏(2337)、創見(2451)、力積電(6770)等多檔指標股，今（27）日開盤隨台股持續重挫，跌幅都逾半根停板。但大摩最新分析指出，Google最新AI演算法「TurboQuant」，透過壓縮技術將AI推論速度提升8倍，記憶體使用量減少6倍，對大型CSP（雲端服務供應商）、LLM（大型語言模型）是一項利多，且長期而言，該演算法不僅不會降低記憶體需求，反而會推升存儲晶片使用量，對運算和記憶體產業有正面助益。大摩指出，該演算法僅在推論階段影響KV快取（KV cache），讓每個GPU產出更多內容，主要用於隨上下文長度增加的暫時性記憶體，而GPU/TPU上的HBM記憶體佔用，以及訓練工作負載則不受影響。TurboQuant運作原理(翻攝法人報告)由於該技術允許在相同的硬體上，運行4~ 8倍長的上下文，或在不耗盡記憶體的情況下，大幅增加批次處理量（batch sizes），KV快取則是如同暫存的記憶小抄，讓系統不必每次都從頭讀取資料，大摩分析，並不代表整體硬體需求或記憶體減少了6倍，反而提高了每個GPU的吞吐效率。長期來看，由於「TurboQuant」旨在提升每個加速器的吞吐量，並降低單次查詢的成本，大摩認為，記憶體產業將出現經濟學中著名的傑文斯悖論（Jevon's Paradox）效應，即效率提升帶動總需求增加，最終該資源的總消耗量反而上升，並從2角度看好長期發展。1.擴展實質的GPU容量： 雖然壓縮技術降低了記憶體需求，但其近期的主要影響並非減少市場對GPU的絕對需求量，而是解放現有硬體的更高利用率，以及更長的上下文處理能力。雲端巨頭很可能將提升的效率重新投資於3領域，包括：1.更大的模型或更長的上下文；2. 更高的查詢處理量；3.更佳的延遲服務水準協議 (SLA)，效率提升終會被擴張的需求所吸收，從而抵銷GPU需求量下滑的風險。2.對重度推論平台與邊緣部署是利多：無需重新訓練即可壓縮至3位元的能力，降低導入門檻，對於擴展推論工作負載的CSP、部署私有LLM的企業，以及記憶體受限的邊緣/設備端AI來說，具有極高價值。TurboQuant主要看點(翻攝法人報告)大摩指出，就像瓦特改良蒸汽機後，煤炭需求反而飆升一樣，「TurboQuant」讓AI推理變得便宜、快速且能處理更長的資訊，將激發出更多原本受限於成本，而無法實現的應用場景。如果模型能在不犧牲效能的前提下，以極低的記憶體需求運行，單次查詢的服務成本將大幅下降，從而讓AI部署變得更有利可圖。像是原本需要上雲端的大型模型，將能安裝在本地端硬體上，有效降低大規模部署AI的門檻，且更多的應用程式將變得可行，更多模型能維持活躍狀態，現有基礎設施的利用率也會隨之提高。正如去年的DeepSeek震撼，並未摧毀硬體需求，反而帶動了新一波效率競賽，大摩認為，Google的技術突破，最終可能演變成推動記憶體與算力需求攀升的助燃火箭，即便暫時引發記憶體股的恐慌，但長遠來看，更有可能扮演「開啟新應用大門」的角色。若「TurboQuant」確實改變AI布署的成本曲線，隨AI變得更輕盈、更聰明、成本更低，全球對於運算資源的渴望，或許才正要進入下一個高光階段。單一演算法難動搖超級周期官股金控旗下投顧則表示，市場直覺認為「軟體演算法解決了硬體短缺」，CSP巨頭未來對記憶體的採購量將下修，記憶體晶片廠近年好不容易建立的「強勢定價權」恐將鬆動。但該投顧認為，在供給依然吃緊、邊緣AI（Edge Al）落地、HBM規格升級不變的3前提下，預期未來3年內，記憶體與快閃記憶體的供給依然受限，單一演算法難以動搖硬體周期大勢。其次，記憶體需求壓縮，反而代表AI模型更容易被塞進手機、PC、車用等終端設備，進而擴大邊緣裝置對標準型DRAM的拉貨基數。最後則是模型架構的演進（如多模態），對參數量與傳輸頻寬的要求指數級增長，軟體壓縮只是稍稍緩解物理極限，無法逆轉硬體堆疊的長期趨勢。

Google TurboQuant是舊技術，效率提升帶動更多儲存需求記憶體崩 恐慌過頭了？需求反看俏 DeepSeek為鑑MoneyDJ新聞 2026-03-27 08:45:20 郭妍希 發佈記憶體大廠美光(Micron Technology, Inc.)、電腦儲存設備領導服務商Sandisk等如日中天的記憶體股本週受創，跟谷歌(Google)新發布的「TurboQuant」 演算法，有望將大型語言模型(LLM)的KV快取(KV cache)記憶體需求壓縮6倍有關。然而，分析人士認為市場恐慌過頭，除了因為這並非全新技術外，歷史經驗顯示，效率提升通常會降低成本、進而帶動更多硬體需求，也就是所謂的傑文斯悖論(Jevons’ Paradox)。Barron`s、MarketWatch等外電報導，TurboQuant是一種專門用來解決KV快取(key-value cache)瓶頸的演算法。Google將其描述為「數位備忘單」(digital cheat sheet)，實際上是充當了AI模型的「短期記憶」。雖然目前已有壓縮資訊、以便在備忘單塞入更多訊息的方法，但快取空間仍會迅速填滿。此外，傳統壓縮技術可能會導致模型出現幻覺(hallucinate)或出錯。TurboQuant的目標是解決這些問題。Google研究人員表示，該技術能在不損害模型準確度的情況下，將AI模型的KV記憶體需求降低至少6倍、速度提升最多8倍。對過去因AI對記憶體與儲存容量需求不斷成長而獲利的投資人來說，聽到AI相關記憶體需求會「壓縮6倍」，無疑是敲響警鐘。然而，TurboQuant其實沒有聽起來那麼可怕。首先，這並非全新技術，這項演算法的技術草稿早在2025年4月就在網路出現。瑞穗(Mizuho)科技產業專家Jordan Klein指出，每個雲端巨頭與LLM開發商都在研發類似技術，「如果這項技術真的好到能在Google內部大量使用，相信我，他們絕對不會發表論文公開它。」第二，記憶體使用效率上升，很可能會導致需求進一步上揚。舉例來說，2025年1月中國的DeepSeek橫空出世，展現了降低AI模型訓練成本的能力，一度引發市場擔憂雲端商對AI晶片的投資過頭，導致美股市值一口氣蒸發1兆美元。然而，隨後發生的正是「傑文斯悖論」，更高效的模型大幅增加AI服務需求，反而證明擴大投資的合理性。Sandisk財務長Luis Visoso與美銀證券(BofA Securities)對談時也持相同觀點。美銀分析師Wamsi Mohan引述Visoso的說法指出，TurboQuant能提升超大規模資料中心資本支出的投報率(ROI)，而效率的提升反將推高需求。Mohan將Sandisk的投資評等維持在「買進」，目標價為900美元。摩根士丹利(Morgan Stanley、通稱大摩)分析師Joseph Moore也指出，Google對KV快取效率的提升，對整體記憶體需求的直接影響有限。因為這些數據是儲存在高頻寬記憶體(HBM)中，而該組件的容量並不會因此改變。