<p>作者：查理·加西亚</p>
<p>谷歌的 TurboQuant 打破了内存芯片卡特尔——硬件重的人工智能论点现在看起来像是昨日新闻</p>
<p>一个算法。内存减少六倍。零准确度损失。整个人工智能硬件繁荣的投资论点也随之被压缩。</p>
<p>内存芯片股票本应是投资人工智能的安全方式。工具和设备。就像是向淘金者出售牛仔裤的人。</p>
<p>现在，淘金者们已经找到了不穿牛仔裤就能淘金的方法。</p>
<p>整个内存行业正面临压力。并不是因为收益不佳，而是因为 Alphabet（GOOG）（GOOGL）旗下谷歌在 2025 年 4 月发布的一篇研究论文。</p>
<p>那篇论文导致谷歌上个月推出了 TurboQuant——一种将人工智能模型所需内存减少 6 倍的压缩算法。在相同的 GPU 上速度提升 8 倍，且没有准确度损失。</p>
<p>这样向你的财务顾问解释：每当一个人工智能模型与你对话时，它会记住你所说的话。那段记忆存储在昂贵的芯片上。随着对话时间的延长，所需的内存变得巨大——每次会话数百 GB。</p>
<p>这就是为什么内存价格在三个月内飙升了 7 倍。需求无法满足。供应被故意限制。内存生产商像美国财政部印钞一样在赚钱——只是利润更高，且没有那么多歉意。</p>
<p>TurboQuant 将内存压缩了六倍。对话和准确度保持不变，但所需芯片数量减少了？分之一。这个比喻就像将 4K 图像缩小到邮票大小——但图像仍然是 4K。</p>
<p>Cloudflare 的首席执行官称这是 “谷歌的 DeepSeek 时刻”——指的是中国的颠覆性人工智能模型。互联网称之为 “皮德·派珀”，源于 HBO《硅谷》系列中的虚构压缩算法。</p>
<p>在 24 小时内，开发者已将 TurboQuant 移植到 Apple Silicon 和每个流行的开源人工智能库。对 Qwen 模型的基准测试显示在每个压缩级别下都保持完美的准确度。以更少的内存实现 100% 的精确匹配。其实现无需重新训练，无需微调。就像软件更新一样直接融入现有系统。</p>
<p>这就是如果你拥有内存股票时应该担心的部分。这不是 2028 年的路线图。这是你可以在午餐前安装的补丁。</p>
<p>阅读：为什么 TurboQuant 重创内存股票——以及 “杰文斯悖论” 意味着市场可能是错误的</p>
<p>卡特尔遇上算法</p>
<p>内存牛市的基础建立在一个假设上：人工智能对 DRAM 和 NAND 的需求将无限超出供应。</p>
<p>韩国的三星（KR:005930）和 SK 海力士（KR:000660）以分析师礼貌称之为 “供应纪律” 的方式运作，而其他人称之为卡特尔。他们拒绝增加产能。利润率直线上升。高盛告诉投资者这是结构性的。</p>
<p>这就像大坝的结构性——直到有人找到绕过它的方法。</p>
<p>谷歌找到了绕过它的方法。算法是免费的。论文是公开的。代码已经被三大洲的开发者在咖啡馆中复制。</p>
<p>如果 TurboQuant 将内存需求减少到论文所声称的甚至一半，那么内存行业的公允价值将重新定价 40% 到 60%。</p>
<p>TurboQuant 是内存股票修正的开篇，而不是结论。美光科技（MU）股票今年迄今上涨了 28%——但在 TurboQuant 之前，股票上涨超过 60%。竞争对手 Sandisk SNDK、西部数据 WDC 和希捷科技 STX 也自 2026 年峰值以来有所回落。</p>
<p>细则——因为总有细则</p>
<p>TurboQuant 压缩了 KV 缓存——存储对话中间计算的临时内存。它并不压缩模型的永久权重。这是一个更复杂的问题。谷歌尚未解决这个问题。</p>
<p>研究测试了开源模型，如 Gemma、Mistral 和 Llama。并不是谷歌在生产规模下运行的 Gemini，服务数十亿请求。</p>
<p>“零准确度损失” 是实验室结果。实验室与数据中心之间的差距是声誉被检验并经常消亡的地方。</p>
<p>但市场并没有定价细则。市场在定价其影响。</p>
<p>如果谷歌今天实现了 6 倍压缩，那么明天就会有人实现 10 倍。软件效率的提升是复合的。硬件稀缺的假设无法承受软件改进的复合效应。</p>
<p>它们从未能做到。问问 1985 年卖磁带的任何人。</p>
<p>阅读：美光和 Sandisk 股票一直处于低迷状态。分析师表示买入回调。</p>
<p>电视上没人讨论的三件事</p>
<ol>
<li>人工智能资本支出放缓：2000 亿美元的超大规模建设变得更便宜。这对人工智能公司听起来是利好消息，但对所有销售硬件的人来说却是利空。支撑 GDP 增长的资本支出繁荣因一篇研究论文而遭遇通缩性削减。</li>
</ol>
<ol>
<li>K 型经济正在扩大：人工智能正在通缩自己的供应链。与此同时，油价舒适地在每桶 100 美元以上，霍尔木兹海峡上有一个伊朗收费站。</li>
</ol>
<p>数字经济的运营成本正在降低——正如实体经济的运营成本正在上升。</p>
<p>美国联邦储备委员会被困在两个相反方向的力量之间。TurboQuant 刚刚增强了通缩力量，使降息决策变得更加困难。</p>
<ol>
<li>韩国：三星和 SK 海力士大约占该国 Kospi 指数的 30%。如果内存溢价结构性压缩，韩国的经常账户将恶化，韩元（USDKRW）将贬值。</li>
</ol>
<p>此外，一个关键的美国盟友在最糟糕的地缘政治时刻变得经济不稳定。SK 海力士刚刚宣布了一项 80 亿美元的 ASML 设备订单，并计划在美国上市，以扩大生产谷歌算法刚刚减少 83% 必要性的内存类型。时机就是一切。有时时机是糟糕的。</p>
<p>你无法将油桶 TurboQuant 化。</p>
<p>避免投资内存芯片股票。美光。闪迪。西部数据（WDC）。希捷。以及通过任何韩国 ETF 投资三星和 SK 海力士。广泛的半导体基金，如 VanEck 半导体 ETF SMH 和 iShares 半导体 ETF SOXX，包含的内存暴露现在是有害的。</p>
<p>好处是什么：部署人工智能的公司，而不是提供硬件的公司。更便宜的推理意味着更快的采用。更快的采用意味着使用人工智能的公司的收入，而不是销售内存以运行它的公司的收入。</p>
<p>更多信息：有一个新的内存股票 ETF。历史表明这可能是一个不祥的迹象。</p>
<p>不变的是什么：实体经济。石油。铜。黄金。国防。关键矿物。核燃料。你无法用算法压缩一桶石油。你无法用算法减少穿透弹中的钨含量。你无法编写软件来替代国际能源署所说到 2050 年世界需要的每天 4500 万桶的新生产。</p>
<p>谷歌刚刚发布了一种将人工智能内存需求减少 83% 的算法。该算法是免费的。投资者的启示是：拥有那些无法被压缩的东西。</p>
<p>查理·加西亚是 R360 的创始人和管理合伙人，这是一个为净资产在 1 亿美元或以上的个人和家庭提供的点对点组织。他是&#34;资本恶作剧&#34; Substack 的作者。在这里关注他的 X。</p>
<p>查理·加西亚的更多内容：</p>
<p>大型科技公司的人工智能幻想遭遇核壁垒：没有燃料，没有焊工 - 也没有 B 计划</p>
<p>在 Citrini 的病毒式人工智能末日报告后，‘聪明的钱’ 逃离了软件股票。它现在去哪里了。</p>
<p>这位顶级股票挑选者早期发现了英伟达和 GLP-1s - 并获得了超过 200% 的收益。看看他现在在买什么。</p>
<p>凯文·沃什并不是投资者认为的那样 - 你如何从他们的错误中获利</p>
<p>-查理·加西亚</p>
<p>这些内容由 MarketWatch 创建，MarketWatch 由道琼斯公司运营。MarketWatch 与道琼斯新闻通讯和华尔街日报独立出版。</p>
<p>（结束）道琼斯新闻通讯</p>
<p>04-06-26 0750ET</p>

谷歌-C

闪迪

西部数据

<p>Google 的 TurboQuant 算法显著降低了 AI 模型的内存需求，将内存压缩了六倍而不损失准确性。这一发展对依赖于 DRAM 和 NAND 高需求的内存芯片行业构成威胁。该算法的公开可用性和开发者的快速采用可能导致内存股票的重新估值下降 40-60%。虽然 TurboQuant 解决了临时内存问题，但永久权重压缩仍未解决。这项技术的影响可能导致 AI 硬件的资本支出减少，从而影响依赖内存销售的公司</p>

<p>By Charlie Garcia</p>
<div class="lb-trans"><p>作者：查理·加西亚</p>
</div><p>Google's TurboQuant cracks the memory-chip cartel - the hardware-heavy AI thesis now looks like yesterday's news</p>
<div class="lb-trans"><p>谷歌的 TurboQuant 打破了内存芯片卡特尔——硬件重的人工智能论点现在看起来像是昨日新闻</p>
</div><p>One algorithm. Six times less memory. Zero accuracy loss. And the entire investment thesis for the AI hardware boom just got compressed along with it.</p>
<div class="lb-trans"><p>一个算法。内存减少六倍。零准确度损失。整个人工智能硬件繁荣的投资论点也随之被压缩。</p>
</div><p>Memory-chip stocks were supposed to be the safe way to play AI. The picks and shovels. The people selling jeans to the gold miners.</p>
<div class="lb-trans"><p>内存芯片股票本应是投资人工智能的安全方式。工具和设备。就像是向淘金者出售牛仔裤的人。</p>
</div><p>Now the gold miners have figured out how to pan without jeans.</p>
<div class="lb-trans"><p>现在，淘金者们已经找到了不穿牛仔裤就能淘金的方法。</p>
</div><p>The entire memory sector is under pressure. Not because of poor earnings. But because of a research paper that a team from Alphabet's (GOOG) (GOOGL) Google published in April 2025.</p>
<div class="lb-trans"><p>整个内存行业正面临压力。并不是因为收益不佳，而是因为 Alphabet（GOOG）（GOOGL）旗下谷歌在 2025 年 4 月发布的一篇研究论文。</p>
</div><p>That paper led to Google's unveiling last month of TurboQuant - a compression algorithm that reduces the memory an AI model needs by 6x. Makes it 8x faster on the same GPUs. Loses zero accuracy.</p>
<div class="lb-trans"><p>那篇论文导致谷歌上个月推出了 TurboQuant——一种将人工智能模型所需内存减少 6 倍的压缩算法。在相同的 GPU 上速度提升 8 倍，且没有准确度损失。</p>
</div><p>Here's how to explain this to your financial adviser: Every time an AI model has a conversation with you, it remembers what you've said. That memory lives on expensive chips. As conversations get longer, the memory required becomes enormous - hundreds of gigabytes per session.</p>
<div class="lb-trans"><p>这样向你的财务顾问解释：每当一个人工智能模型与你对话时，它会记住你所说的话。那段记忆存储在昂贵的芯片上。随着对话时间的延长，所需的内存变得巨大——每次会话数百 GB。</p>
</div><p>That is why memory prices soared 7x in three months. Demand was insatiable. Supply was deliberately constrained. The memory producers were printing money the way the U.S. Treasury prints money - except with better margins and less apology.</p>
<div class="lb-trans"><p>这就是为什么内存价格在三个月内飙升了 7 倍。需求无法满足。供应被故意限制。内存生产商像美国财政部印钞一样在赚钱——只是利润更高，且没有那么多歉意。</p>
</div><p>TurboQuant compresses that memory by a factor of six. It's the same conversation and same accuracy, but with ?th of the chips. The analogy is shrinking a 4K image to the size of a postage stamp - except the picture is still 4K.</p>
<div class="lb-trans"><p>TurboQuant 将内存压缩了六倍。对话和准确度保持不变，但所需芯片数量减少了？分之一。这个比喻就像将 4K 图像缩小到邮票大小——但图像仍然是 4K。</p>
</div><p>Cloudflare's CEO called this &#34;Google's DeepSeek moment&#34;- referring to China's disruptive AI model. The internet called it &#34;Pied Piper,&#34; after the fictional compression algorithm in HBO's &#34;Silicon Valley&#34; series.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cloudflare 的首席执行官称这是 “谷歌的 DeepSeek 时刻”——指的是中国的颠覆性人工智能模型。互联网称之为 “皮德·派珀”，源于 HBO《硅谷》系列中的虚构压缩算法。</p>
</div><p>Within 24 hours, developers had ported TurboQuant to Apple Silicon and every popular open-source AI library. A benchmark on the Qwen model showed perfect accuracy at every compression level. 100% exact match at much less memory. Its implementation requires no retraining. No fine-tuning. It drops into existing systems like a software update.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 24 小时内，开发者已将 TurboQuant 移植到 Apple Silicon 和每个流行的开源人工智能库。对 Qwen 模型的基准测试显示在每个压缩级别下都保持完美的准确度。以更少的内存实现 100% 的精确匹配。其实现无需重新训练，无需微调。就像软件更新一样直接融入现有系统。</p>
</div><p>That is the part that should concern you if you own memory stocks. This is not a road map for 2028. This is a patch you can install before lunch.</p>
<div class="lb-trans"><p>这就是如果你拥有内存股票时应该担心的部分。这不是 2028 年的路线图。这是你可以在午餐前安装的补丁。</p>
</div><p>Read: Why TurboQuant hammered memory stocks - and why &#34;Jevons' Paradox&#34; means the market might be wrong</p>
<div class="lb-trans"><p>阅读：为什么 TurboQuant 重创内存股票——以及 “杰文斯悖论” 意味着市场可能是错误的</p>
</div><p>The cartel meets the algorithm</p>
<div class="lb-trans"><p>卡特尔遇上算法</p>
</div><p>The memory bull case rested on one assumption: AI demand for DRAM and NAND would outstrip supply indefinitely.</p>
<div class="lb-trans"><p>内存牛市的基础建立在一个假设上：人工智能对 DRAM 和 NAND 的需求将无限超出供应。</p>
</div><p>South Korea's Samsung (KR:005930) and SK Hynix (KR:000660) operated with what analysts politely call &#34;supply discipline&#34; and what everyone else calls a cartel. They refused to add capacity. Margins went vertical. Goldman Sachs told investors it was structural.</p>
<div class="lb-trans"><p>韩国的三星（KR:005930）和 SK 海力士（KR:000660）以分析师礼貌称之为 “供应纪律” 的方式运作，而其他人称之为卡特尔。他们拒绝增加产能。利润率直线上升。高盛告诉投资者这是结构性的。</p>
</div><p>It was structural the way a dam is structural - until someone finds a way around it.</p>
<div class="lb-trans"><p>这就像大坝的结构性——直到有人找到绕过它的方法。</p>
</div><p>Google found a way around it. The algorithm is free. The paper is public. The code is already being replicated by developers in coffee shops on three continents.</p>
<div class="lb-trans"><p>谷歌找到了绕过它的方法。算法是免费的。论文是公开的。代码已经被三大洲的开发者在咖啡馆中复制。</p>
</div><p>If TurboQuant reduces memory demand by even half of what the paper claims, the fair value of the memory sector re-prices by 40% to 60%.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果 TurboQuant 将内存需求减少到论文所声称的甚至一半，那么内存行业的公允价值将重新定价 40% 到 60%。</p>
</div><p>TurboQuant is the opening paragraph - not the conclusion - of the memory-stock correction. Micron Technology (MU) shares are up 28% so far this year - but pre-TurboQuant, the stock was up more than 60%. Rivals Sandisk SNDK, Western Digital WDC and Seagate Technology STX have also since come off their 2026 peaks.</p>
<div class="lb-trans"><p>TurboQuant 是内存股票修正的开篇，而不是结论。美光科技（MU）股票今年迄今上涨了 28%——但在 TurboQuant 之前，股票上涨超过 60%。竞争对手 Sandisk SNDK、西部数据 WDC 和希捷科技 STX 也自 2026 年峰值以来有所回落。</p>
</div><p>The fine print - because there is always fine print</p>
<div class="lb-trans"><p>细则——因为总有细则</p>
</div><p>TurboQuant compresses the KV cache - the temporary memory storing mid-conversation computations. It does not compress the model's permanent weights. That is a harder problem. Google did not solve that. Not yet.</p>
<div class="lb-trans"><p>TurboQuant 压缩了 KV 缓存——存储对话中间计算的临时内存。它并不压缩模型的永久权重。这是一个更复杂的问题。谷歌尚未解决这个问题。</p>
</div><p>The research tested open-source models, such as Gemma, Mistral and Llama. Not Google's Gemini running at production scale, serving billions of requests.</p>
<div class="lb-trans"><p>研究测试了开源模型，如 Gemma、Mistral 和 Llama。并不是谷歌在生产规模下运行的 Gemini，服务数十亿请求。</p>
</div><p>&#34;Zero accuracy loss&#34; is a lab result. The gap between the lab and the data center is where reputations go to be tested and frequently to die.</p>
<div class="lb-trans"><p>“零准确度损失” 是实验室结果。实验室与数据中心之间的差距是声誉被检验并经常消亡的地方。</p>
</div><p>But the market is not pricing the fine print. The market is pricing the implication.</p>
<div class="lb-trans"><p>但市场并没有定价细则。市场在定价其影响。</p>
</div><p>If Google achieved 6x compression today, someone will achieve 10x tomorrow. Software efficiency improvements compound. Hardware scarcity assumptions do not survive compounding software improvements.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果谷歌今天实现了 6 倍压缩，那么明天就会有人实现 10 倍。软件效率的提升是复合的。硬件稀缺的假设无法承受软件改进的复合效应。</p>
</div><p>They never have. Ask anyone who sold magnetic tape in 1985.</p>
<div class="lb-trans"><p>它们从未能做到。问问 1985 年卖磁带的任何人。</p>
</div><p>Read: Micron and Sandisk stock have been in a slump. Buy the pullback, analyst says.</p>
<div class="lb-trans"><p>阅读：美光和 Sandisk 股票一直处于低迷状态。分析师表示买入回调。</p>
</div><p>The 3 things nobody on television is discussing</p>
<div class="lb-trans"><p>电视上没人讨论的三件事</p>
</div><p>1. AI capex deceleration: The $200 billion hyperscaler build-out just got cheaper. That sounds bullish for AI companies. It is bearish for everyone selling them hardware. The capex boom propping up GDP growth just got a deflationary haircut from a research paper.</p>
<div class="lb-trans"><ol>
<li>人工智能资本支出放缓：2000 亿美元的超大规模建设变得更便宜。这对人工智能公司听起来是利好消息，但对所有销售硬件的人来说却是利空。支撑 GDP 增长的资本支出繁荣因一篇研究论文而遭遇通缩性削减。</li>
</ol>
</div><p>2. The K-shaped economy just widened: AI is deflating its own supply chain. Meanwhile, oil is comfortably north of $100 a barrel, with an Iranian toll booth on the Strait of Hormuz.</p>
<div class="lb-trans"><ol>
<li>K 型经济正在扩大：人工智能正在通缩自己的供应链。与此同时，油价舒适地在每桶 100 美元以上，霍尔木兹海峡上有一个伊朗收费站。</li>
</ol>
</div><p>The digital economy is getting cheaper to run - exactly as the physical economy is getting more expensive to operate.</p>
<div class="lb-trans"><p>数字经济的运营成本正在降低——正如实体经济的运营成本正在上升。</p>
</div><p>The U.S. Federal Reserve is trapped between two forces moving in opposite directions. TurboQuant just made the deflationary force stronger and the rate-cut decision harder.</p>
<div class="lb-trans"><p>美国联邦储备委员会被困在两个相反方向的力量之间。TurboQuant 刚刚增强了通缩力量，使降息决策变得更加困难。</p>
</div><p>3. South Korea: Samsung and SK Hynix represented roughly 30% of the country's Kospi Index. If the memory premium structurally compresses, Korea's current account deteriorates and the won (USDKRW) weakens.</p>
<div class="lb-trans"><ol>
<li>韩国：三星和 SK 海力士大约占该国 Kospi 指数的 30%。如果内存溢价结构性压缩，韩国的经常账户将恶化，韩元（USDKRW）将贬值。</li>
</ol>
</div><p>Moreover, a critical American ally becomes less economically stable at the worst possible geopolitical moment. SK Hynix just announced an $8 billion ASML equipment order and a U.S. stock listing to expand production of the exact memory type that Google's algorithm just made 83% less necessary. Timing is everything. Sometimes the timing is terrible.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，一个关键的美国盟友在最糟糕的地缘政治时刻变得经济不稳定。SK 海力士刚刚宣布了一项 80 亿美元的 ASML 设备订单，并计划在美国上市，以扩大生产谷歌算法刚刚减少 83% 必要性的内存类型。时机就是一切。有时时机是糟糕的。</p>
</div><p>You cannot TurboQuant an oil barrel</p>
<div class="lb-trans"><p>你无法将油桶 TurboQuant 化。</p>
</div><p>Avoid memory-chip stocks. Micron. Sandisk. Western Digital (WDC). Seagate. And Samsung and SK Hynix through any Korean ETF. The broad semiconductor funds, such as VanEck Semiconductor ETF SMH and iShares Semiconductor ETF SOXX, carry embedded memory exposure that is now toxic.</p>
<div class="lb-trans"><p>避免投资内存芯片股票。美光。闪迪。西部数据（WDC）。希捷。以及通过任何韩国 ETF 投资三星和 SK 海力士。广泛的半导体基金，如 VanEck 半导体 ETF SMH 和 iShares 半导体 ETF SOXX，包含的内存暴露现在是有害的。</p>
</div><p>What benefits: companies that deploy AI, not those supplying the hardware. Cheaper inference means faster adoption. Faster adoption means revenue for the companies using AI, not the companies selling the memory to run it.</p>
<div class="lb-trans"><p>好处是什么：部署人工智能的公司，而不是提供硬件的公司。更便宜的推理意味着更快的采用。更快的采用意味着使用人工智能的公司的收入，而不是销售内存以运行它的公司的收入。</p>
</div><p>More: There's a new ETF for memory stocks. History suggests that might be an ominous sign.</p>
<div class="lb-trans"><p>更多信息：有一个新的内存股票 ETF。历史表明这可能是一个不祥的迹象。</p>
</div><p>What does not change: the physical economy. Oil. Copper. Gold. Defense. Critical minerals. Nuclear fuel. You cannot compress a barrel of oil with an algorithm. You cannot algorithmically reduce the amount of tungsten in a penetrator round. You cannot write software that replaces the 45 million barrels per day of new production the International Energy Agency says the world needs by 2050.</p>
<div class="lb-trans"><p>不变的是什么：实体经济。石油。铜。黄金。国防。关键矿物。核燃料。你无法用算法压缩一桶石油。你无法用算法减少穿透弹中的钨含量。你无法编写软件来替代国际能源署所说到 2050 年世界需要的每天 4500 万桶的新生产。</p>
</div><p>Google just published an algorithm that reduces AI memory requirements by 83%. The algorithm is free. The takeaway for investors: Own what cannot be compressed.</p>
<div class="lb-trans"><p>谷歌刚刚发布了一种将人工智能内存需求减少 83% 的算法。该算法是免费的。投资者的启示是：拥有那些无法被压缩的东西。</p>
</div><p>Charlie Garcia is founder and a managing partner of R360, a peer-to-peer organization for individuals and families with a net worth of $100 million or more. He is the author of the &#34;Capital Mischief&#34; Substack. Follow him on X here.</p>
<div class="lb-trans"><p>查理·加西亚是 R360 的创始人和管理合伙人，这是一个为净资产在 1 亿美元或以上的个人和家庭提供的点对点组织。他是&#34;资本恶作剧&#34; Substack 的作者。在这里关注他的 X。</p>
</div><p>More from Charlie Garcia:</p>
<div class="lb-trans"><p>查理·加西亚的更多内容：</p>
</div><p>Big Tech's AI fantasy hits a nuclear wall: No fuel, no welders - and no Plan B</p>
<div class="lb-trans"><p>大型科技公司的人工智能幻想遭遇核壁垒：没有燃料，没有焊工 - 也没有 B 计划</p>
</div><p>The 'smart money' fled software stocks after Citrini's viral AI doomsday report. Here's where it's going.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 Citrini 的病毒式人工智能末日报告后，‘聪明的钱’ 逃离了软件股票。它现在去哪里了。</p>
</div><p>This top stock picker spotted Nvidia and GLP-1s early - and made over 200%. Here's what he's buying now.</p>
<div class="lb-trans"><p>这位顶级股票挑选者早期发现了英伟达和 GLP-1s - 并获得了超过 200% 的收益。看看他现在在买什么。</p>
</div><p>Kevin Warsh isn't who investors think he is - how you can profit from their mistake</p>
<div class="lb-trans"><p>凯文·沃什并不是投资者认为的那样 - 你如何从他们的错误中获利</p>
</div><p>-Charlie Garcia</p>
<div class="lb-trans"><p>-查理·加西亚</p>
</div><p>This content was created by MarketWatch, which is operated by Dow Jones &amp; Co. MarketWatch is published independently from Dow Jones Newswires and The Wall Street Journal.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些内容由 MarketWatch 创建，MarketWatch 由道琼斯公司运营。MarketWatch 与道琼斯新闻通讯和华尔街日报独立出版。</p>
</div><p>(END) Dow Jones Newswires</p>
<div class="lb-trans"><p>（结束）道琼斯新闻通讯</p>
</div><p>04-06-26 0750ET</p>
<div class="lb-trans"><p>04-06-26 0750ET</p>
</div>

Google just sucker-punched these highflying tech stocks - don't let the relief rally fool you

- 谷歌发布的 TurboQuant 算法将 AI 模型的内存需求减少 83%。  
- 此举导致内存芯片股票承压，市场预期大幅重估。  
- 投资者应关注非压缩资产而非内存相关股票。

Dow Jones

谷歌-A

三星电子

美光科技

动态半导体 ETF - Invesco

纳斯达克半导体 ETF - First Trust

南方两倍做多海力士

半导体 ETF - VanEck Vectors

2 倍做多 MU ETF - GraniteShares

Invesco PHLX Semiconductor ETF

1 倍做空谷歌 ETF - Direxion

2 倍做多谷歌 ETF - Direxion

半导体 3 倍做多 - Direxion

Roundhill GOOGL WeeklyPay ETF

费城交易所 半导体 ETF - iShares

标普半导体 ETF - SPDR

谷歌刚刚对这些表现优异的科技股进行了重击 - 不要被反弹行情所迷惑