谷歌近期发布TurboQuant压缩算法，可在不牺牲模型精度前提下，将AI推理阶段键值缓存（KV Cache）空间需求降至原1/6，注意力计算速度提升8倍。该技术消息迅速传导至资本市场，引发存储芯片概念股集体走弱，“内存条价格断崖式下跌”话题登上热搜。

价格松动主要集中在现货渠道，面向个人装机用户。华强北多家商铺反馈，16G内存价格由约900元降至700元，32G内存降价约300元。分析指出，此系前期涨幅过大后的短期修正，叠加贸易商回笼资金、集中抛售低端DDR4内存所致，并非产业趋势反转。合约市场则呈现截然不同态势：2026年一季度原厂服务器及PC端NAND、DRAM合约价均实现翻倍增长。

在中国闪存市场峰会MemoryS 2026现场，展商普遍反映订单远超产能，仅能满足约三至四成需求。多位业内人士强调，AI正推动存储从BOM成本项升级为战略资源。大模型推理需持续存储各层Token的KV结果，上下文长度由4K扩展至128K后，缓存需求呈指数级增长；高并发下HBM已难承载，压力正向NVMe SSD转移。eSSD因此成为2026年NAND最大应用市场。

群联电子CEO潘健成指出，压缩技术降低单次查询服务成本，推动模型向本地部署迁移，反而扩大整体存储调用频次与总量。摩根士丹利亦认为，TurboQuant有望提振AI规模化部署需求。供应端方面，存储产能扩张周期长达18–24个月，新产能最早于2027年释放。2026年全球主流AI存储产品均无法实现供需平衡，“锁产能比谈价格更重要”已成为行业共识。

结构性分化持续深化：在传统消费电子领域，厂商通过HLC高级缓存、Phison Hybrid AI SSD与aiDAPTIV+等技术降低DRAM依赖，控制终端成本；而在AI核心场景，资源正加速向高性能产品倾斜。三星推进PCIe Gen6固态硬盘PM1763，规划2026–2027年推出高密度EDSFF驱动器；长江存储推出多款Gen5企业级eSSD，以eSSD分层缓存KV Cache应对推理瓶颈。国家数据局数据显示，2026年3月中国日均Token调用量达140万亿，两年增长超千倍。行业判断，存储已进入由AI驱动的超级周期，其核心价值正从“容量供给”转向“数据搬运的功耗与延迟控制”。

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