AI 記憶體壓縮演算法掀晥晶片股　Marvell 悄然受惠

Adams Spatacco, The Motley Fool
2026年4月5日 上午10:50（台灣時間）

每隔一段时间，股市總會製造出一場危機。這一次，危機出現於 Alphabet 的子公司 Google 的 TurboQuant，該壓縮演算法据说可以將人工智慧（AI）記憶體需求降低六倍。

敘事自行說明：所需記憶體較少是對於大inand Micron Technology（NASDAQ: MU）、SanDisk（NASDAQ:SNDK）、Western Digital、Seagate Technology 等公司而言的致命一擊。從表面上看，這場恐慌是可以理解的。

但聰明的投資者明白，這個敘事幾乎肯定是錯的。在拖累晶片股的風暴之中，藏著一個可能悄悄翻倍的機會。

圖表來源：Getty Images。

在核心上，TurboQuant 將 AI 模型在推論時使用的鍵值（KV）快取進行壓縮，將數據向量轉換為極座標，再量化至三位元組。

但 TurboQuant 並未減少 AI 模型訓練的記憶體需求。訓練階段佔用了大量高帶寬記憶體（HBM）。此外，TurboQuant 不解決 AI 部署規模的指數級增長。這說明 TurboQuant 並未取代日益增多的模型在更多裝置上運行、同時服務更多用戶。

想一想：當儲存空間在 2000 年初變得更便宜時，人們並未儲更少，而是開始儲存一切。當影片壓縮技術改善時，Netflix 並未消耗更少帶寬，反而是內容庫變得更龐大。

這裡的主題是：計算效率的提升並不會抑制需求，反而會擴大需求。對 AI 記憶體股的罷售呼應去年 DeepSeek 所帶來的類似誤解。價格下跌表明市場將 TurboQuant 的真正技術突破誤讀為生存威脅。事實上，這項突破實際上是需求擴張的催化劑。

儘管 TurboQuant 引起了許多喧嘩，Marvell Technology（NASDAQ: MRVL）卻悄悄吸收了這場混亂，並保持持平。

數據來源：YCharts。

與 Micron 或 SanDisk 不同，Marvel 的成功並不依賴相對商品化的 DRAM 和 NAND 解決方案，而這些方案理論上會受到 TurboQuant 的威脅。相反，Marvel 製造客製化矽片與 interconnect 基礎設施，用於在記憶體與運算之間的橋接。越來越複雜的 AI 推論工作負載對資料在芯片之間傳輸的管道提出更大壓力，因此在這一背景下，Marvel 的價值主張更顯突出。

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