来源：市场资讯
（来源：塔子哥的随笔）
近期美股存储股明显下行，除了获利了结，美光财报开支指引过高和高价导致下游需求被抑制外，谷歌的最新技术也引起了抛售：
谷歌新的AI内存压缩技术TurboQuant宣称能将大模型缓存内存缩减到原来的1/6~1/7（原文为压缩6倍的病句，笔者推测为1/6~1/7），还能有效改善单个GPU的性能，例如在英伟达H100 GPU上测试部分开源模型，性能较未优化的32位方案提升了最高8倍。由于目前存储需求巨大，且大量用于推理，故市场认为该技术可能大量减少存储的运用，使得存储股遭遇新一轮抛售。
然而，正如deepseek之于英伟达一样，杰文斯悖论无处不在：deepseek暴击，英伟达们何去何从？在技术有效降低单位成本（特别是存储最近价格过高）的情况下，总需求会大幅提升。相关存储会从云端大量迁移到本地，使得许多应用场景得以落地，提振更多需求。
摩根士丹利就此发表了报告，认为短期可能被抛售，但长线来看可以忽略甚至是利好，原文如下：
在一个正常周期中，现货价格持平、资本支出增加、生产效率提升可能预示着周期顶点——而这些情况已经发生，并已导致获利了结。
但此次周期绝非寻常——内存已成为人工智能（以及智能体CPU）构建的瓶颈，且日益成为主要瓶颈，这一情况似乎具有持续性。
结果——短缺正在加剧，且客户因确信短缺将持续，正为大额交易预付货款。
二阶导数减速不可避免，但在4倍市盈率的情况下，持续时间才至关重要，而相关指标均显示积极迹象。
KV缓存优化——当前拖累股价的因素——仅仅是正常的生产力改进。
正如我们在上周美光财报前所强调的，市场对其近期业绩的乐观情绪显而易见，但对这种强势能否持续的信心极低。鉴于账面价值倍数以及远高于历史任何时期的估值水平，获利了结的意愿已显现一段时间，且是健康的。遵循历史剧本导致了抛售，因为毛利率正接近历史高点，需求正受到短缺的负面影响，而资本支出的大幅增加预示着供应增长将有所加速。我们关注这些担忧，并严肃对待，但我们认为需求足够强劲以超越这些挑战。也存在一些我们相对不那么担忧的问题——现货价格在远高于合约价的水平趋于平稳，这意义不大；以及二阶导数的担忧，当一季度价格涨幅接近90%时，这种担忧似乎不那么相关。
但我们的观点是，从以往周期中寻找卖出信号会错失重点。内存不仅受人工智能需求制约——内存正日益成为人工智能需求的主要制约因素。三年来，我们听到其他人提出此观点，而我们曾不认同，因为当时DRAM供应显然有富余，但现在这种富余已消失。人工智能消耗了如此多的DRAM，以至于没有足够的余量留给其他领域，而且我们处处可见迹象表明它已构成真正的瓶颈。它正在拖累个人电脑和智能手机的制造。云客户正以高于预期的二季度价格支付溢价，要求六周内加急交货；我们认为这些客户支付这些溢价是为了将内存囤积在仓库里吗？
更高的资本支出无疑将推动更多供应，但我们讨论的需求驱动力，已不再是增长3-5%的个人电脑、智能手机和服务器市场。
……基于处理器公司的评论，人工智能支出的增长超过50%——或许远超50%——每年都更为重要，因为人工智能在整体支出中的占比越来越大。HBM4的复杂性将吸收产能，明年随着Rubin Ultra的推出，其容量将翻倍——但同时，机架用的低功耗DDR5内存需求异常旺盛，企业存储需求也呈爆发式增长。
因此，我们并不认为81%的毛利率是新的常态，但也很难预见毛利率在未来几个季度——甚至可能在接下来的两年内——出现恶化。两年内以超过800亿美元年化速率产生的盈利，即使假设此后会出现周期性波动，也无疑预示着周期内的盈利能力的提升——随之而来的大约1500亿美元自由现金流可以投入到生产性用途中。芯片法案的限制约束了现金回报，因此，如果没有其他现金用途出现，SNDK和MU这两家公司都将降低杠杆并积累大量现金余额。我们长期以来一直认为，用现金流匹配股票回购并非最优，因为这意味着你总是在高位买入，所以这些限制可能反而是积极的。
那么，谷歌的“TurboQuant”内存优化技术呢？2025年4月，谷歌发布了一份关于“TurboQuant”的白皮书，本质上是一种数据压缩算法，允许在“键值缓存”中为常用数据存储更多数据，且不影响模型性能。该公司在今天的一篇博客文章中跟进宣布，将很快引入这项技术。广泛报道称谷歌已将内存使用量减少了六倍，但这忽略了他们仅指KV缓存内存，而非整体内存。内存类股票再次下跌，至少部分原因是由于这种夸张的说法。
我们在今天与业内相关人士就此交流后得出的看法是，这对内存而言是一项渐进式的发展，基本没有意外。内存使用量是人工智能性能的关键决定因素之一，这使得内存成为渐进式改进的关键方面。当然，谷歌是该领域最具创新力的公司之一，因此一项增量改进并不特别令人意外，而且根据我们的联系人透露，KV缓存的压缩算法多年来一直是关注焦点——“最大的改进并不会宣传”，因为它们可以成为业务中的竞争优势。同样值得注意的是，谷歌的Gemini 3和2.5 Pro模型具有100万词元的上下文窗口，但公司已披露他们曾用Gemini 1.5 Pro测试了高达1000万词元，效果很好，但选择不发布该模型，部分原因是推理成本（。因此，我们预计，随着此类及其他创新带来的成本下降，资源将被用于提供更高智能、计算更密集的产品。
此外，更高效地使用KV缓存并无太大直接影响。绝大多数情况下，KV缓存保存在高带宽内存中，其内容是固定的，无法更改；如果需要额外的缓存卸载，通常会被移至“统一地址空间”——即机架中容量同样固定的18 TB LPDDR5内存。如果需要三级卸载，它可以位于SSD或HDD中，英伟达已提及我们预计明年开始的一层SSD KV缓存存储。效率提升可能对该第三级存储产生影响，但普遍的看法是，这些改进主要是为了允许扩展上下文窗口——提升能力——而非试图降低三级存储成本。在我们的所有联系人中，均未发现内存或存储需求下降的任何迹象。
英伟达曾描述他们可以实现每十年100万倍的性能提升，这并非不切实际——并且部分源于生态系统的改进，这在当前市场推动着持续不断的创新流。偶尔，这些颠覆会引发一些担忧，认为芯片正变得过于高效，但这正是生态系统增长的核心所在。
关于OpenAI暂停Sora，我们是否应该担忧？
据报道，OpenAI已决定暂停其Sora AI视频生成应用，这引发了显著的市场忧心。我们的观点是，这明确印证了我们的投资主题：当前的算力根本无法支撑每周两位数的Token增长。需求过于旺盛，而供应严重不足。盈利担忧可能也起了一定作用，但核心问题在于算力短缺。尽管如此，生成视频同样非常消耗存储资源，因此内存和HDD存储的短缺也可能是影响因素之一。然而，对于需求好到无法被完全满足、且估值处于当前水平的大宗商品类产品，我们很难过度悲观。
关于长期合同，情况如何？
在美光公布财报后，我们曾表示希望获得更多关于长期交易结构的信息——目前相关信息正在浮现，我们有报告称，其中一些交易将涉及数十亿美元的预付款。即使美光不愿描述具体交易细节，我们也将在其资产负债表上的现金及收入储备中观察到端倪。我们认为这一点很重要——倒不是说这些合同将牢不可破（一切皆可谈判），更重要的是，这传递出一个信号：客户确信内存短缺将是持续数年的问题。
我们认为，把握通用服务器增长的最佳方式将是投资内存。AMD和英特尔固然会从价格上涨中受益，但涨幅有限——处理器并非大宗商品。这两家公司的股票因其各自在晶圆代工（英特尔）和AI（AMD）领域的前景而被赋予了更高的估值倍数，而这些前景在我们看来仍存在不确定性；在当前水平买入内存股票，似乎是把握这股智能体驱动增长趋势的杠杆率更高的方式。
市场显而易见的忧虑之墙，反而可能为投资创造良好条件。这些股票的估值仅为个位数市盈率，所依据的盈利数字虽不能永久维持，但足以维持数个季度。按照当前的盈利水平，美光和闪迪两家公司年度产生的现金流可达其当前市值的15%-25%（具体金额取决于预付款的规模）。虽然这种状况不会永远持续，但足以维持足够长的时间，推动股价出现实质性上涨。
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