瑞银：全球I/O内存半导体：谷歌TurboQuant——评估对内存需求的影响

原标题：UBS Global I/O Memory Semis：Google TurboQuant–Assessing the implications for memory demand

摘要

2026年3月24日，谷歌研究发布TurboQuant算法，通过将KV缓存量化至3位（相比FP16的16位），在模拟中实现推理内存消耗至少降低6倍，且不牺牲模型精度。瑞银认为，TurboQuant是解决KV缓存瓶颈的重要进步，有望降低token生成成本并解锁更长上下文的推理能力。尽管市场担忧该技术可能削减CSP内存支出，导致内存和半导体股大幅回调，但瑞银类比DeepSeek后的Jevons悖论，认为更长上下文将推动AI普及和计算支出增加，中期利好内存需求。瑞银维持对内存板块的积极看法，认为回调提供买入机会，并继续偏好SK海力士（Key Call买入）、三星电子、美光科技和南亚科技（均为买入）。

主要观点

• 谷歌TurboQuant是一种新的压缩算法，针对LLM推理中的KV缓存进行量化，模拟显示可将推理内存消耗降低至少6倍（从FP16的16位/Token降至3位/Token）。
• TurboQuant的差异化在于两步框架：1）PolarQuant压缩，将KV缓存数据转换为极坐标，实现二维配对；2）QJL算法作为“修复”工具消除残差，从而保持高精度。
• 当前LLM推理中，HBM主要用于模型权重（静态）和KV缓存（动态，随上下文长度增长）。TurboQuant将FP16/FP8数据转换为3位格式，理论上可释放内存容量，支持更长上下文或更大批量。
• 瑞银指出，行业压缩KV缓存的努力并非新概念（如NVFP4、NVIDIA的KVTC），但TurboQuant在不牺牲精度方面取得进展。
• 市场对TurboQuant的反应导致内存和半导体股大幅回调，但瑞银认为这与DeepSeek后的市场反应类似，最终CSP资本支出反而增加（Jevons悖论）。
• 更长上下文将提升推理准确性、上下文理解能力，从而推动AI普及和服务，进而增加计算支出。
• 瑞银认为回调提供了有吸引力的买入机会，维持对内存板块的积极看法。
• 覆盖标的中，瑞银继续偏好SK海力士（Key Call买入）、三星电子（买入）、美光科技（买入）和南亚科技（买入）。
• 报告未提供具体目标价，但列出了各公司的历史价格目标和评级变化。
• 风险方面，技术行业面临快速技术变革、竞争加剧和宏观经济周期等风险。

论述逻辑

谷歌发布TurboQuant算法 → 模拟显示KV缓存内存消耗降低6倍且精度无损 → 市场担忧CSP减少内存支出 → 内存/半导体股下跌 → 瑞银类比DeepSeek后的Jevons悖论（效率提升反而刺激需求） → 更长上下文提升AI推理能力 → 推动AI普及和计算支出 → 中期利好内存需求 → 当前回调提供买入机会。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出TurboQuant目前基于模拟结果，行业仍在开发其他压缩算法。瑞银认为，若TurboQuant或类似算法成功，将降低token生成成本并解锁更长上下文的LLM，从而推动AI服务需求，最终增加内存和计算支出。

推荐标的

• SK海力士（000660.KS）：评级买入（Key Call），理由：瑞银首选，受益于内存需求增长。
• 三星电子（005930.KS）：评级买入。
• 美光科技（MU.O）：评级买入。
• 南亚科技（2408.TW）：评级买入。

关键图表

• 美光科技股价与目标价历史走势图
• 南亚科技股价与目标价历史走势图
• 三星电子股价与目标价历史走势图
• SK海力士股价与目标价历史走势图