探路者跨界芯片布局遇AI内存革命 卡位“后TurboQuant时代”

2026年3月，一场围绕AI内存技术的变革正在引发资本市场剧烈震荡。Google Research推出的KV缓存压缩技术TurboQuant，宣称可将大语言模型推理内存占用减少至少6倍、速度提升最高8倍。消息发布后，存储芯片巨头股价应声下跌，市场开始重新审视AI对存储硬件的需求逻辑。

然而，这场“内存减负”的技术突破，反而让一家A股户外用品公司的芯片布局浮出水面。

前不久，探路者（300005.SZ）以6.8亿元完成对两家半导体公司——贝特莱与上海通途的收购，正式跨界进入芯片领域。在AI推理正从“堆内存”向“压缓存”转向的产业节点，这家公司收购的上海通途，其核心技术恰好指向了压缩算法的方向。

据探路者此前披露信息，通途自主研发的压缩算法压缩比达到1:8，较行业同类产品可节省50%的存储空间。这一技术已不局限于IP授权层面。在探路者2026年2月年终总结大会中，通途CEO王洪剑表示，通途在视频数据压缩领域已是“全球领导者”，其压缩IP已覆盖视频芯片头部企业。更重要的是，通途正在布局大模型参数压缩芯片的研发，与云端大模型厂商已展开合作，可节省30%的模型参数数据，有效降低存储和带宽成本、减少延迟、增加并发请求。此外，配套存储芯片的相关芯片正在流片进程中，标志着通途从IP授权向芯片产品化迈出了实质性一步。

公开资料显示，通途基于 RISC-V 架构的屏幕桥接芯片在高端 OLED 手机换屏市场出货量位居行业前列，其图像视频处理 IP 已进入华为海思、韦尔半导体等 20 余家头部芯片企业供应链。据探路者 2026 年 1 月披露，通途的 Micro-OLED 数字处理技术、压缩技术及 ISP 技术已实际应用于 AI 眼镜和 AR/VR 产品中。市场分析认为，随着 TurboQuant 相关技术降低端侧 AI 部署门槛，感知与显示环节的芯片需求有望迎来增量空间。

对于谷歌压缩技术可能削弱存储需求的担忧，摩根士丹利在近期报告中提出了杰文斯悖论的分析视角：内存效率提升反而可能降低AI应用门槛，激活更多端侧部署场景，从而拉动整体芯片需求。富国银行也在研报中指出，此类技术“重塑了AI部署的成本曲线”，对能够提供压缩与低功耗解决方案的芯片企业构成利好。

多位半导体行业人士指出，在模型压缩算法逐渐成为AI推理“必需品”的趋势下，具备压缩IP积累、且已在头部客户中导入的国内芯片企业，有望在端侧AI芯片的下一轮竞争中占据先机。探路者从户外装备跨界芯片，看似意外，实则是“AI+垂直场景”趋势下的精准卡位。当市场还在为存储股的大跌寻找答案时，这家A股公司已经将筹码押注在了AI落地的下一个战场。