TurboQuant，這個號稱能把長文本KV Cache存儲需求砍6倍、推理速度提8倍的壓縮方案，發布后存儲股就集體跳水，不少人喊著“AI存儲需求要沒了”。

但你仔細想想，這事兒是不是有點眼熟？2023年GQA技術出來的時候，也有人說KV Cache需求要砍半，存儲要涼；2024年PagedAttention出來的時候，同樣的論調又來一遍。

結果呢？過去這兩年，全球大模型的token消耗量，直接漲了10倍都不止，存儲的需求，反而越漲越猛。

01?TurboQuant的真相：壓縮未必是利空

很多人一聽，6倍壓縮，那存儲需求不就少了6倍？這不是要了存儲廠的命嗎？

要是這么想，你就把這個技術的邏輯搞反了。

簡單說，KV Cache，就是大模型推理的時候，要把之前的對話內容存起來，不然它就忘了你之前說過啥，這個東西，占了推理階段大部分的存儲需求。而TurboQuant做的壓縮，就是為了解決AI推理的核心瓶頸——內存墻。

現在大模型的上下文，已經從過去的4K，漲到了128K，甚至百萬級、千萬級，并發的推理請求也越來越多，要是不做壓縮，就算把所有的HBM都堆上去，也不夠用，而且，數據搬運的成本，遠高于計算成本，會把推理的速度拖得很慢。

所以，壓縮是為了讓長上下文、高并發的推理能跑得起來，不是為了少用點存儲。

而且，這根本不是什么新東西，產業早就開始迭代了。

2023年的GQA，把KV Cache壓縮了4-8倍；2024年的量化、PagedAttention，又壓縮了2-4倍，每一次都有人說存儲需求要沒了，結果呢？

每一次壓縮之后，大家就敢放開手腳，做更長的上下文，做更多的并發，原來用不起的長文本推理，現在能用了，新的需求，反而把壓縮省出來的空間給填滿了，甚至還不夠。

這就是經濟學里的杰文斯效應，最典型的就是視頻壓縮：當年H.264、H.265出來，把單位視頻的存儲需求砍了一大半，結果大家反而開始做4K、8K的高清視頻，甚至現在的10分鐘長視頻，體積輕松10GB+，最后整個視頻存儲的總需求，反而漲了幾十倍。

TurboQuant也是一樣的道理。6倍的壓縮，看起來很大，但你看看現在的需求增長：2026年2月，全球大模型的token消耗量，是去年同期的10倍，到2028年，全球的數據量，要漲到394ZB，是2020年的5倍多。這點壓縮，在指數級的需求增長面前，根本就是杯水車薪。

更重要的是，壓縮帶來的成本下降，會釋放出更多的新需求。

原來，長上下文推理太貴了，很多企業用不起，現在成本降了，他們就敢用了，云廠商也敢放開上下文的限制，放開并發的限制，最后，總存儲的需求，反而會被進一步放大。

說白了，TurboQuant，是供給端的優化，不是需求端的消失。它是在HBM供給不足的背景下，為了緩解內存墻做的優化。

短期來看，HBM的供需缺口依然存在，甚至因為新需求的釋放，這個缺口，會越來越大。

02?長周期的景氣，撞上了地緣的黑天鵝

其實，在這次TurboQuant的波動之前，存儲行業，早就已經進入了超級景氣周期，供需的緊平衡，已經到了極致。

需求端，AI的爆發，已經把存儲的需求，拉到了前所未有的高度。

過去，存儲的需求，靠PC、靠手機，現在，AI服務器、多模態應用，成了新的引擎。

字節的Seedance2.0，做10分鐘的視頻，消耗的token，是文本的幾十倍，英偉達的新架構，直接把NAND的需求，從TB級，拉到了PB級，單機柜的容量，直接漲了5倍。

全球的互聯網巨頭，都在瘋狂加碼算力基建，2026年，八大CSP的資本開支，要漲25%，到5000億美元，這些錢，大部分都砸在了AI的基礎設施上，存儲，就是其中最核心的剛需。

而供給端，海外的三大存儲巨頭，三星、SK海力士、美光，早就把產能卡得死死的。

經歷了上一輪周期的虧損，他們現在擴產，都謹慎得很，而且，所有的新增產能，都往HBM、DDR5這些高利潤的高端產品上堆，低端的DRAM、NAND的產能，反而在收縮。

更要命的是，高端HBM的產能，根本擴不出來。

建一個潔凈室，就要8-12個月，良率爬坡還要更久。

現在，三大原廠的庫存，已經到了歷史最低的3-5周，也就是說，他們手里的貨，賣完之后，下一批的貨，還沒生產出來，供給已經剛性到了極致。

這種供需的緊平衡，已經讓存儲的價格，漲了好幾個月了。

美光的最新財報，就是最好的證明：FY26Q2，他的營收直接干到了238.6億美元，同比漲了196%，凈利潤140.21億，同比漲了686%，經營毛利率直接干到了69%，這就是超級周期的威力。

而就在這個時候，霍爾木茲的沖突，直接給這個已經緊繃到極致的供需，又添了一把火。

你要知道，全球的存儲產能，大部分都在韓國，三星、SK海力士，這兩家，占了全球DRAM產能的70%，而韓國，70%的石油進口，都要靠中東，幾乎全靠霍爾木茲海峽運進來。

更要命的是，那些存儲生產必須的稀有氣體，比如氦氣，韓國64.7%都靠卡塔爾，而卡塔爾的氦氣，已經停產了，砍了全球30%的供給；還有氖氣，全球大部分的氖氣，都來自伊朗，現在這些東西都成了供應鏈的不定時炸彈。

這就是現在存儲行業的現狀：長邏輯，是AI帶來的超級需求周期，供給剛性，價格持續上漲；短邏輯，是霍爾木茲的地緣沖突，直接戳中了海外存儲產能的命門，把本來就緊張的供給，搞得更緊張了。

03?誰能接住這波全球供給缺口？

很多人會問，那這個時候，國產存儲的機會，到底在哪？哪些細分，最值得我們關注？

其實很簡單，就抓兩個核心：第一，找那些海外供給最容易受地緣干擾的環節，第二，找那些已經做好了技術突破、產能就緒的國產龍頭，只有他們，才能接住這波突然爆發的缺口。

首先，就是高端的HBM和DRAM相關的環節。

你想想，三星、SK海力士的產能已經被英偉達提前鎖完了，要是他們的產能，因為能源、原料的問題，出了問題，那這個缺口，誰來補？

首先當然是上游的國產存儲芯片晶圓廠，現在它們的產能正在快速擴張，良率也已經上來了，而且它們也在發力HBM的研發，要是海外的供給出了問題，客戶可能會主動加快國產的驗證。

還有就是中游的存儲模組環節。

比如江波龍、佰維存儲這些企業，他們本來就有成熟的客戶渠道，如果海外晶圓供給出了問題，價格漲了，他們就能依托國內的晶圓產能，給客戶提供更穩定、更便宜的存儲產品。

過去，大家都覺得海外的供應鏈穩得很，所以不愿意冒風險換國產的，但是，地緣沖突，直接給所有人敲了警鐘：原來海外的供應鏈也會斷？原來把所有的產能都押在海外，風險這么大？

而且，油價的上漲，讓海外企業的成本飆升，國內企業的性價比優勢，就更明顯了。

總而言之，存儲的長邏輯，是AI帶來的超級需求周期、是國產替代的十年長跑；短催化，是這次的地緣沖突，把整個進程，給加速了。

不過，考慮到板塊此前整體漲幅已經較大，可能已充分反映市場樂觀預期，后續投資需警惕多重風險：

AI發展不及預期風險：當前AI拉動存儲需求持續提升，若大模型技術進展不及預期，不排除AI Capex下修的風險，從而影響需求。

存儲價格下行風險：由于存儲價格暴漲，流通渠道存在部分炒作囤貨現象，若投機炒作過度影響下游需求，存在價格下跌的風險。

研發進展不及預期風險：存儲企業需要持續進行產品升級和創新，若戰略選擇失誤，或造成研發失敗風險。

04?結語

回望全球存儲產業的歷史，每一次地緣沖突，都會加速供應鏈的重構；每一次技術革命，都會催生全新的存儲需求。

而當下，我們正站在AI革命和供應鏈重構的交匯點上，存儲，正是這兩大浪潮共同指向的核心賽道。

當然，任何賽道的投資都不可能一帆風順。存儲行業依然面臨著海外貿易政策變化、行業競爭加劇、技術迭代不及預期等風險，這也要求我們必須持續跟蹤行業變化，去偽存真，找到真正具備核心競爭力的企業。

格隆匯研究院持續跟蹤全球存儲全產業鏈，不僅聚焦核心標的的訂單、產能與業績變化，更從技術壁壘、競爭格局、政策導向、地緣形勢等多維度，深度挖掘行業結構性機會。

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