英伟达的 KVTC（键值缓存转换编码）和谷歌的 Turbo Quant 引起了人们的关注，并被认为是导致存储半导体股票大幅下跌的背景因素。然而，这些技术已经属于现有的研究趋势，这表明市场的担忧有些过头。
据报道，兴国证券研究员孙仁俊在 3 月 27 日的一份报告中解释称，KV 缓存压缩的核心目的是缓解大规模推理过程中出现的内存瓶颈以及由此导致的 AI 工作负载处理速度下降。
报告显示，英伟达的 KVTC 通过选择性地保留重要信息，可以实现大约 20 倍的压缩，而谷歌的 Turbo Quant 通过随机旋转和量化，可以实现大约 6 倍的压缩。
然而，孙仁俊指出，这些技术并非突然涌现的全新概念。KVTC 于去年 11 月公开发表，Turbo Quant 于去年 4 月公开发表，这两篇论文均已被下个月举行的 ICLR 2026 人工智能会议接收，因此正在重新审视。
特别是考虑到之前已经发表了大量类似的 KV 缓存压缩研究（包括 KVQuant 和 KIVI），因此将此问题解释为行业恶化的信号有些牵强。
孙仁俊认为，如果KVTC或Turbo Quant真的像现有技术那样具有压倒性的创新性，那么它们自去年以来很可能已经在人工智能行业引起了更广泛的关注。因此，他评估认为，这些技术在短期内得到广泛应用的可能性有限，人工智能性能的提升最终仍将沿着计算能力、数据和算法这三大既定方向发展。
他还补充说，值得注意的是，包括谷歌在内的超大规模数据中心运营商正在准备签订 3-5 年的长期供应合同，以解决内存供应短缺问题。
孙仁俊认为，近期存储器行业的调整主要源于市场注意力分散，而非技术变革本身。随着非存储器相关话题接连涌现——例如英伟达发布Groq3 LPX、特斯拉的Terafab计划以及Arm的服务器CPU战略——投资者的注意力暂时转移。Groq3 LPX是一款基于SRAM的加速器，引发了人们对HBM市场受到冲击的担忧；而Terafab和Arm的相关进展则分别被分析为提振了市场对高端晶圆代工和服务器CPU市场的预期。
即便如此，孙仁俊评估认为，在人工智能硬件领域，存储器目前盈利能力最高，估值却最低。加之长达五年的长期供应合同不断扩大，再次印证了存储器作为人工智能基础设施核心瓶颈的地位，他认为近期的股价暴跌是由供需动态和市场关注度转移驱动的暂时性调整，而非基本面受损。他预测，在持续的上涨周期、盈利预期上调和估值重估的支撑下，存储器板块的股价将继续保持上涨势头。
