摩根士丹利分析师Joseph Moore在报告中表示，市场普遍解读“内存使用降低6倍”的说法存在夸大成分，该优化主要针对KV Cache内存，而非整体内存需求。他指出：“存储股近期下跌，部分原因正是这种过度解读所致。”

　　报告进一步提到，谷歌最新模型Gemini 3与2.5 Pro已具备100万token上下文窗口，而此前Gemini 1.5 Pro在测试中甚至可支持高达1000万token，但因推理成本过高未对外发布。分析认为，随着TurboQuant等技术降低成本，未来AI模型将倾向于使用更大规模上下文和更复杂计算，从而带动整体算力与存储需求上升。

　　基于这一判断，摩根士丹利重申对美光科技和闪迪的“增持”评级。分析师指出，目前AI发展面临的核心瓶颈依然是内存供给不足，尤其是DRAM领域，数据中心需求的快速增长已对PC和智能手机等终端产品的内存供应产生挤压。

　　Moore强调：“从我们的产业链调研来看，并没有任何迹象表明内存或存储需求正在下降。”