市场分析人士指出，存储芯片股周四的大幅下跌可能源于市场对谷歌新算法的误读。谷歌即将在国际学习表征会议（ICLR 2026）上展示的论文“TurboQuant”中，提出了一种超高效的AI内存压缩算法。该算法通过PolarQuant（极坐标量化）和QJL（量化JL变换）两项创新技术，实现了在“零损失”前提下将KV Cache压缩至3-bit精度，内存占用缩小至少6倍，并在H100 GPU加速器上实现了高达8倍的性能提升。有分析师强调，这一算法仅作用于推理阶段的键值缓存，并不影响模型权重所占用的高带宽内存（HBM），也与AI训练任务无关。

摩根士丹利在最新研报中重申了这一观点，指出市场可能存在误读。分析师强调，所谓“6倍压缩”并非存储总需求的减少，而是通过效率提升增加了单GPU的吞吐量。摩根士丹利分析师Shawn Kim认为，谷歌这项研究对行业的影响应更偏向积极，因为它解决了一个关键瓶颈，提高了推理阶段的效率，从而降低了每次查询的服务成本，使人工智能部署更具盈利性。

Lynx Equity Strategies分析师KC Rajkumar也指出，部分媒体报道存在夸大成分。他表示，当前推理模型早已广泛采用4-bit量化数据，谷歌所谓的“8倍性能提升”是建立在与老旧32位模型对比的基础之上。Rajkumar认为，由于供应极度紧张，这几乎不会降低未来3-5年对内存和闪存的需求。

富国银行分析师Andrew Rocha则从另一个角度解释了压缩算法对硬件采购的影响。他指出，压缩算法的存在从未从根本上改变硬件采购的整体规模，反而通过降低单次查询的服务成本，使模型能够迁移至本地运行，有效降低了AI规模化部署的门槛。

从供应链视角看，未来服务器DRAM和HBM的需求将持续增长。预计到2026年，服务器DRAM需求将增长39%，HBM需求年增58%。这意味着，TurboQuant的优化效果或将被行业增长浪潮所淹没。

瑞穗科技专家Jordan Klein认为，当前内存股的回调更像是一个“上车机会”，而非股价转折点。他指出，尽管内存行业一向以剧烈的周期性波动而闻名，但最近的抛售符合一种熟悉的模式，每隔几个月就会发生一次。这并非见顶的信号，逢低买入反而能赚钱。

以亚马逊和谷歌为首的四家超大规模企业计划今年斥资约6500亿美元建设数据中心，抢购英伟达的人工智能加速器及相关存储芯片。SK集团会长崔泰源近期也表示，存储芯片供应紧张的局面将持续到2030年。在这一背景下，存储芯片股的长期前景依然被多数分析师看好。