Google演算法引發記憶體修正？　陳慧明：長線需求不減反增

【緯來新聞網】Google 於今年四月發布全新量化壓縮演算法「TurboQuant」，因宣稱能在不影響效能的前提下將 AI 推論緩存大幅壓縮 6 倍，一度引發市場對硬體需求見頂的恐慌，並導致美國零售市場 DDR5 價格與相關類股快速修正。然而，經過一個多月的市場數據沉澱與驗證，半導體產業的長線質變才正要浮上檯面。

（圖／投資聊一SHOT提供）

香港聚芯資本管理合夥人陳慧明（Eric）近日於緯來財經《投資聊一SHOT》節目中指出，多數外資券商與投資人僅看到技術帶來的短期硬體需求下修，卻忽略了更核心的「傑文斯悖論（Jevons Paradox）」與「Token 經濟學」效能。

陳慧明分析，Google 雖透過 PolarQuant（極座標量化）與 QJL（誤差消除）等工程優化降低了單一模型的記憶體依賴，但當 Token 運算成本因此出現幾何級數大跌、低延遲痛點被解決時，反而會全面觸發中小企業加速導入「代理式 AI（Agent AI）」等實務應用。從歷史定律來看，資源利用效率的提升，最終將以更龐大的應用體量，反向推升整體半導體與記憶體產業的總體長線需求。

陳慧明更進一步透露，目前全球工程優化最密集的區域其實在中國大陸。以智譜與 MiniMax 為例，其 Token 成本極低，MiniMax 甚至僅有 Anthropic Claude Pro 的 5％至 6％。這種由軟體架構驅動的降本增效，正成為全球催化全新硬體需求的重要引擎。

針對台灣記憶體大廠南亞科日前高達 787 億元的私募案，引進鎧俠（Kioxia）、Sandisk、SK海力士及思科（Cisco）等美、日、韓四國科技巨頭歷史性同時入股，陳慧明認為，在市場雜音沉澱後，全球巨頭直接用資金「提前綁定關鍵產能」的舉動，正是對記憶體供需長線續航力投下的最強信任票。

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