<p>作者：查理·加西亞</p>
<p>谷歌的 TurboQuant 打破了內存芯片卡特爾——硬件重的人工智能論點現在看起來像是昨日新聞</p>
<p>一個算法。內存減少六倍。零準確度損失。整個人工智能硬件繁榮的投資論點也隨之被壓縮。</p>
<p>內存芯片股票本應是投資人工智能的安全方式。工具和設備。就像是向淘金者出售牛仔褲的人。</p>
<p>現在，淘金者們已經找到了不穿牛仔褲就能淘金的方法。</p>
<p>整個內存行業正面臨壓力。並不是因為收益不佳，而是因為 Alphabet（GOOG）（GOOGL）旗下谷歌在 2025 年 4 月發佈的一篇研究論文。</p>
<p>那篇論文導致谷歌上個月推出了 TurboQuant——一種將人工智能模型所需內存減少 6 倍的壓縮算法。在相同的 GPU 上速度提升 8 倍，且沒有準確度損失。</p>
<p>這樣向你的財務顧問解釋：每當一個人工智能模型與你對話時，它會記住你所説的話。那段記憶存儲在昂貴的芯片上。隨着對話時間的延長，所需的內存變得巨大——每次會話數百 GB。</p>
<p>這就是為什麼內存價格在三個月內飆升了 7 倍。需求無法滿足。供應被故意限制。內存生產商像美國財政部印鈔一樣在賺錢——只是利潤更高，且沒有那麼多歉意。</p>
<p>TurboQuant 將內存壓縮了六倍。對話和準確度保持不變，但所需芯片數量減少了？分之一。這個比喻就像將 4K 圖像縮小到郵票大小——但圖像仍然是 4K。</p>
<p>Cloudflare 的首席執行官稱這是 “谷歌的 DeepSeek 時刻”——指的是中國的顛覆性人工智能模型。互聯網稱之為 “皮德·派珀”，源於 HBO《硅谷》系列中的虛構壓縮算法。</p>
<p>在 24 小時內，開發者已將 TurboQuant 移植到 Apple Silicon 和每個流行的開源人工智能庫。對 Qwen 模型的基準測試顯示在每個壓縮級別下都保持完美的準確度。以更少的內存實現 100% 的精確匹配。其實現無需重新訓練，無需微調。就像軟件更新一樣直接融入現有系統。</p>
<p>這就是如果你擁有內存股票時應該擔心的部分。這不是 2028 年的路線圖。這是你可以在午餐前安裝的補丁。</p>
<p>閲讀：為什麼 TurboQuant 重創內存股票——以及 “傑文斯悖論” 意味着市場可能是錯誤的</p>
<p>卡特爾遇上算法</p>
<p>內存牛市的基礎建立在一個假設上：人工智能對 DRAM 和 NAND 的需求將無限超出供應。</p>
<p>韓國的三星（KR:005930）和 SK 海力士（KR:000660）以分析師禮貌稱之為 “供應紀律” 的方式運作，而其他人稱之為卡特爾。他們拒絕增加產能。利潤率直線上升。高盛告訴投資者這是結構性的。</p>
<p>這就像大壩的結構性——直到有人找到繞過它的方法。</p>
<p>谷歌找到了繞過它的方法。算法是免費的。論文是公開的。代碼已經被三大洲的開發者在咖啡館中複製。</p>
<p>如果 TurboQuant 將內存需求減少到論文所聲稱的甚至一半，那麼內存行業的公允價值將重新定價 40% 到 60%。</p>
<p>TurboQuant 是內存股票修正的開篇，而不是結論。美光科技（MU）股票今年迄今上漲了 28%——但在 TurboQuant 之前，股票上漲超過 60%。競爭對手 Sandisk SNDK、西部數據 WDC 和希捷科技 STX 也自 2026 年峯值以來有所回落。</p>
<p>細則——因為總有細則</p>
<p>TurboQuant 壓縮了 KV 緩存——存儲對話中間計算的臨時內存。它並不壓縮模型的永久權重。這是一個更復雜的問題。谷歌尚未解決這個問題。</p>
<p>研究測試了開源模型，如 Gemma、Mistral 和 Llama。並不是谷歌在生產規模下運行的 Gemini，服務數十億請求。</p>
<p>“零準確度損失” 是實驗室結果。實驗室與數據中心之間的差距是聲譽被檢驗並經常消亡的地方。</p>
<p>但市場並沒有定價細則。市場在定價其影響。</p>
<p>如果谷歌今天實現了 6 倍壓縮，那麼明天就會有人實現 10 倍。軟件效率的提升是複合的。硬件稀缺的假設無法承受軟件改進的複合效應。</p>
<p>它們從未能做到。問問 1985 年賣磁帶的任何人。</p>
<p>閲讀：美光和 Sandisk 股票一直處於低迷狀態。分析師表示買入回調。</p>
<p>電視上沒人討論的三件事</p>
<ol>
<li>人工智能資本支出放緩：2000 億美元的超大規模建設變得更便宜。這對人工智能公司聽起來是利好消息，但對所有銷售硬件的人來説卻是利空。支撐 GDP 增長的資本支出繁榮因一篇研究論文而遭遇通縮性削減。</li>
</ol>
<ol>
<li>K 型經濟正在擴大：人工智能正在通縮自己的供應鏈。與此同時，油價舒適地在每桶 100 美元以上，霍爾木茲海峽上有一個伊朗收費站。</li>
</ol>
<p>數字經濟的運營成本正在降低——正如實體經濟的運營成本正在上升。</p>
<p>美國聯邦儲備委員會被困在兩個相反方向的力量之間。TurboQuant 剛剛增強了通縮力量，使降息決策變得更加困難。</p>
<ol>
<li>韓國：三星和 SK 海力士大約佔該國 Kospi 指數的 30%。如果內存溢價結構性壓縮，韓國的經常賬户將惡化，韓元（USDKRW）將貶值。</li>
</ol>
<p>此外，一個關鍵的美國盟友在最糟糕的地緣政治時刻變得經濟不穩定。SK 海力士剛剛宣佈了一項 80 億美元的 ASML 設備訂單，並計劃在美國上市，以擴大生產谷歌算法剛剛減少 83% 必要性的內存類型。時機就是一切。有時時機是糟糕的。</p>
<p>你無法將油桶 TurboQuant 化。</p>
<p>避免投資內存芯片股票。美光。閃迪。西部數據（WDC）。希捷。以及通過任何韓國 ETF 投資三星和 SK 海力士。廣泛的半導體基金，如 VanEck 半導體 ETF SMH 和 iShares 半導體 ETF SOXX，包含的內存暴露現在是有害的。</p>
<p>好處是什麼：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採用。更快的採用意味着使用人工智能的公司的收入，而不是銷售內存以運行它的公司的收入。</p>
<p>更多信息：有一個新的內存股票 ETF。歷史表明這可能是一個不祥的跡象。</p>
<p>不變的是什麼：實體經濟。石油。銅。黃金。國防。關鍵礦物。核燃料。你無法用算法壓縮一桶石油。你無法用算法減少穿透彈中的鎢含量。你無法編寫軟件來替代國際能源署所説到 2050 年世界需要的每天 4500 萬桶的新生產。</p>
<p>谷歌剛剛發佈了一種將人工智能內存需求減少 83% 的算法。該算法是免費的。投資者的啓示是：擁有那些無法被壓縮的東西。</p>
<p>查理·加西亞是 R360 的創始人和管理合夥人，這是一個為淨資產在 1 億美元或以上的個人和家庭提供的點對點組織。他是&#34;資本惡作劇&#34; Substack 的作者。在這裏關注他的 X。</p>
<p>查理·加西亞的更多內容：</p>
<p>大型科技公司的人工智能幻想遭遇核壁壘：沒有燃料，沒有焊工 - 也沒有 B 計劃</p>
<p>在 Citrini 的病毒式人工智能末日報告後，‘聰明的錢’ 逃離了軟件股票。它現在去哪裏了。</p>
<p>這位頂級股票挑選者早期發現了英偉達和 GLP-1s - 並獲得了超過 200% 的收益。看看他現在在買什麼。</p>
<p>凱文·沃什並不是投資者認為的那樣 - 你如何從他們的錯誤中獲利</p>
<p>-查理·加西亞</p>
<p>這些內容由 MarketWatch 創建，MarketWatch 由道瓊斯公司運營。MarketWatch 與道瓊斯新聞通訊和華爾街日報獨立出版。</p>
<p>（結束）道瓊斯新聞通訊</p>
<p>04-06-26 0750ET</p>

谷歌-C

閃迪

西部數據

<p>Google 的 TurboQuant 算法顯著降低了 AI 模型的內存需求，將內存壓縮了六倍而不損失準確性。這一發展對依賴於 DRAM 和 NAND 高需求的內存芯片行業構成威脅。該算法的公開可用性和開發者的快速採用可能導致內存股票的重新估值下降 40-60%。雖然 TurboQuant 解決了臨時內存問題，但永久權重壓縮仍未解決。這項技術的影響可能導致 AI 硬件的資本支出減少，從而影響依賴內存銷售的公司</p>

<p>By Charlie Garcia</p>
<div class="lb-trans"><p>作者：查理·加西亞</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 打破了內存芯片卡特爾——硬件重的人工智能論點現在看起來像是昨日新聞</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>一個算法。內存減少六倍。零準確度損失。整個人工智能硬件繁榮的投資論點也隨之被壓縮。</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>內存芯片股票本應是投資人工智能的安全方式。工具和設備。就像是向淘金者出售牛仔褲的人。</p>
</div><p>Now the gold miners have figured out how to pan without jeans.</p>
<div class="lb-trans"><p>現在，淘金者們已經找到了不穿牛仔褲就能淘金的方法。</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>整個內存行業正面臨壓力。並不是因為收益不佳，而是因為 Alphabet（GOOG）（GOOGL）旗下谷歌在 2025 年 4 月發佈的一篇研究論文。</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>那篇論文導致谷歌上個月推出了 TurboQuant——一種將人工智能模型所需內存減少 6 倍的壓縮算法。在相同的 GPU 上速度提升 8 倍，且沒有準確度損失。</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>這樣向你的財務顧問解釋：每當一個人工智能模型與你對話時，它會記住你所説的話。那段記憶存儲在昂貴的芯片上。隨着對話時間的延長，所需的內存變得巨大——每次會話數百 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>這就是為什麼內存價格在三個月內飆升了 7 倍。需求無法滿足。供應被故意限制。內存生產商像美國財政部印鈔一樣在賺錢——只是利潤更高，且沒有那麼多歉意。</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 將內存壓縮了六倍。對話和準確度保持不變，但所需芯片數量減少了？分之一。這個比喻就像將 4K 圖像縮小到郵票大小——但圖像仍然是 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 的首席執行官稱這是 “谷歌的 DeepSeek 時刻”——指的是中國的顛覆性人工智能模型。互聯網稱之為 “皮德·派珀”，源於 HBO《硅谷》系列中的虛構壓縮算法。</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 小時內，開發者已將 TurboQuant 移植到 Apple Silicon 和每個流行的開源人工智能庫。對 Qwen 模型的基準測試顯示在每個壓縮級別下都保持完美的準確度。以更少的內存實現 100% 的精確匹配。其實現無需重新訓練，無需微調。就像軟件更新一樣直接融入現有系統。</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>這就是如果你擁有內存股票時應該擔心的部分。這不是 2028 年的路線圖。這是你可以在午餐前安裝的補丁。</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>閲讀：為什麼 TurboQuant 重創內存股票——以及 “傑文斯悖論” 意味着市場可能是錯誤的</p>
</div><p>The cartel meets the algorithm</p>
<div class="lb-trans"><p>卡特爾遇上算法</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>內存牛市的基礎建立在一個假設上：人工智能對 DRAM 和 NAND 的需求將無限超出供應。</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>韓國的三星（KR:005930）和 SK 海力士（KR:000660）以分析師禮貌稱之為 “供應紀律” 的方式運作，而其他人稱之為卡特爾。他們拒絕增加產能。利潤率直線上升。高盛告訴投資者這是結構性的。</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>這就像大壩的結構性——直到有人找到繞過它的方法。</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>谷歌找到了繞過它的方法。算法是免費的。論文是公開的。代碼已經被三大洲的開發者在咖啡館中複製。</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 將內存需求減少到論文所聲稱的甚至一半，那麼內存行業的公允價值將重新定價 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 是內存股票修正的開篇，而不是結論。美光科技（MU）股票今年迄今上漲了 28%——但在 TurboQuant 之前，股票上漲超過 60%。競爭對手 Sandisk SNDK、西部數據 WDC 和希捷科技 STX 也自 2026 年峯值以來有所回落。</p>
</div><p>The fine print - because there is always fine print</p>
<div class="lb-trans"><p>細則——因為總有細則</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 壓縮了 KV 緩存——存儲對話中間計算的臨時內存。它並不壓縮模型的永久權重。這是一個更復雜的問題。谷歌尚未解決這個問題。</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>研究測試了開源模型，如 Gemma、Mistral 和 Llama。並不是谷歌在生產規模下運行的 Gemini，服務數十億請求。</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>“零準確度損失” 是實驗室結果。實驗室與數據中心之間的差距是聲譽被檢驗並經常消亡的地方。</p>
</div><p>But the market is not pricing the fine print. The market is pricing the implication.</p>
<div class="lb-trans"><p>但市場並沒有定價細則。市場在定價其影響。</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>如果谷歌今天實現了 6 倍壓縮，那麼明天就會有人實現 10 倍。軟件效率的提升是複合的。硬件稀缺的假設無法承受軟件改進的複合效應。</p>
</div><p>They never have. Ask anyone who sold magnetic tape in 1985.</p>
<div class="lb-trans"><p>它們從未能做到。問問 1985 年賣磁帶的任何人。</p>
</div><p>Read: Micron and Sandisk stock have been in a slump. Buy the pullback, analyst says.</p>
<div class="lb-trans"><p>閲讀：美光和 Sandisk 股票一直處於低迷狀態。分析師表示買入回調。</p>
</div><p>The 3 things nobody on television is discussing</p>
<div class="lb-trans"><p>電視上沒人討論的三件事</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>人工智能資本支出放緩：2000 億美元的超大規模建設變得更便宜。這對人工智能公司聽起來是利好消息，但對所有銷售硬件的人來説卻是利空。支撐 GDP 增長的資本支出繁榮因一篇研究論文而遭遇通縮性削減。</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 型經濟正在擴大：人工智能正在通縮自己的供應鏈。與此同時，油價舒適地在每桶 100 美元以上，霍爾木茲海峽上有一個伊朗收費站。</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>數字經濟的運營成本正在降低——正如實體經濟的運營成本正在上升。</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>美國聯邦儲備委員會被困在兩個相反方向的力量之間。TurboQuant 剛剛增強了通縮力量，使降息決策變得更加困難。</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>韓國：三星和 SK 海力士大約佔該國 Kospi 指數的 30%。如果內存溢價結構性壓縮，韓國的經常賬户將惡化，韓元（USDKRW）將貶值。</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，一個關鍵的美國盟友在最糟糕的地緣政治時刻變得經濟不穩定。SK 海力士剛剛宣佈了一項 80 億美元的 ASML 設備訂單，並計劃在美國上市，以擴大生產谷歌算法剛剛減少 83% 必要性的內存類型。時機就是一切。有時時機是糟糕的。</p>
</div><p>You cannot TurboQuant an oil barrel</p>
<div class="lb-trans"><p>你無法將油桶 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>避免投資內存芯片股票。美光。閃迪。西部數據（WDC）。希捷。以及通過任何韓國 ETF 投資三星和 SK 海力士。廣泛的半導體基金，如 VanEck 半導體 ETF SMH 和 iShares 半導體 ETF SOXX，包含的內存暴露現在是有害的。</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>好處是什麼：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採用。更快的採用意味着使用人工智能的公司的收入，而不是銷售內存以運行它的公司的收入。</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：有一個新的內存股票 ETF。歷史表明這可能是一個不祥的跡象。</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>不變的是什麼：實體經濟。石油。銅。黃金。國防。關鍵礦物。核燃料。你無法用算法壓縮一桶石油。你無法用算法減少穿透彈中的鎢含量。你無法編寫軟件來替代國際能源署所説到 2050 年世界需要的每天 4500 萬桶的新生產。</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>谷歌剛剛發佈了一種將人工智能內存需求減少 83% 的算法。該算法是免費的。投資者的啓示是：擁有那些無法被壓縮的東西。</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·加西亞是 R360 的創始人和管理合夥人，這是一個為淨資產在 1 億美元或以上的個人和家庭提供的點對點組織。他是&#34;資本惡作劇&#34; Substack 的作者。在這裏關注他的 X。</p>
</div><p>More from Charlie Garcia:</p>
<div class="lb-trans"><p>查理·加西亞的更多內容：</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壘：沒有燃料，沒有焊工 - 也沒有 B 計劃</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報告後，‘聰明的錢’ 逃離了軟件股票。它現在去哪裏了。</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>這位頂級股票挑選者早期發現了英偉達和 GLP-1s - 並獲得了超過 200% 的收益。看看他現在在買什麼。</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>凱文·沃什並不是投資者認為的那樣 - 你如何從他們的錯誤中獲利</p>
</div><p>-Charlie Garcia</p>
<div class="lb-trans"><p>-查理·加西亞</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>這些內容由 MarketWatch 創建，MarketWatch 由道瓊斯公司運營。MarketWatch 與道瓊斯新聞通訊和華爾街日報獨立出版。</p>
</div><p>(END) Dow Jones Newswires</p>
<div class="lb-trans"><p>（結束）道瓊斯新聞通訊</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

- 谷歌發佈的 TurboQuant 算法將 AI 模型的內存需求減少 83%。  
- 此舉導致內存芯片股票承壓，市場預期大幅重估。  
- 投資者應關注非壓縮資產而非內存相關股票。

Dow Jones

谷歌-A

三星電子

美光科技

動態半導體 ETF - Invesco

納斯達克半導體 ETF - First Trust

南方兩倍做多海力士

半導體 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

半導體 3 倍做多 - Direxion

Roundhill GOOGL WeeklyPay ETF

費城交易所 半導體 ETF - iShares

標普半導體 ETF - SPDR

谷歌剛剛對這些表現優異的科技股進行了重擊 - 不要被反彈行情所迷惑