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从“算力时代”进入“推理时代”，AI对内存的需求激增，大幅(fu)提振了全球存储公司(si)业绩和股(gu)价(jia)。
但谷歌的一篇文章，让美国和韩(han)国的内存巨头市值一天蒸发了超900亿美元(yuan)（约合人(ren)民币6200亿元(yuan)）。
外地时候3月24日，谷歌研(yan)究(jiu)院（Google Research）公布(bu)了一篇介绍名(ming)为(wei)TurboQuant的向量量化压(ya)缩(suo)算法的文章，宣称在(zai)没有损失准(zhun)确率前提下，将大模型运行时的关键内存占用(yong)压(ya)缩(suo)至3比特（原有内存占用(yong)的1/6）。
有市场(chang)观点认为(wei)，这(zhe)一算法将减少AI对内存的需求。
但也有阐明师(shi)称，市场(chang)的回响反映说明，很多人(ren)对技术“一窍没有通”。
谷歌公布(bu)新算法，存储巨头市值蒸发逾6200亿元(yuan)
外地时候3月24日，谷歌公布(bu)名(ming)为(wei)TurboQuant的内存压(ya)缩(suo)算法。谷歌方面表示(shi)，TurboQuant可以在(zai)没有损失准(zhun)确性的情况下，将大型语言(yan)模型运行时的关键部份——键值缓存（KV Cache）的内存占用(yong)减少为(wei)原本的1/6，同时在(zai)英伟达H100GPU上的特定测试中，功能可提升高达8倍。
这(zhe)一消息迅速触(chu)发市场(chang)重估逻辑。
富国银行阐明师(shi)Andrew Rocha认为(wei)，这(zhe)项技术可能影响未来对内存容量规格(ge)的需求判断(duan)。他在(zai)报告中写道(dao)：“市场(chang)很快就会重新评(ping)价(jia)，AI究(jiu)竟还(hai)需要多少内存容量。”
外地时候3月25日，即(ji)消息公布(bu)后的第一个美股(gu)交易日，存储芯片(pian)板(ban)块在(zai)盘中集体跳(tiao)水。闪(shan)迪（SanDisk）股(gu)价(jia)一度大跌6.5%，收(shou)盘时跌幅(fu)收(shou)窄至3.5%，市值损失36.3亿美元(yuan)。同日，美光科技（Micron Technology）下跌3.4%，市值损失151.66亿美元(yuan)；西部数据（Western Digital）下跌1.63%，市值损失16.64亿美元(yuan)；希捷科技（Seagate Technology）下跌2.76%，市值损失21.4亿美元(yuan)。
负面情绪迅速扩散至亚洲市场(chang)。3月26日，韩(han)国SK海力士股(gu)价(jia)下跌6.23%，市值损失44.18万(wan)亿韩(han)元(yuan)（约合293.8亿美元(yuan)）；三星电(dian)子(zi)也下跌了4.71%，市值损失57.83万(wan)亿韩(han)元(yuan)（约合384.5亿美元(yuan)）。
全球首要内存巨头市值损失合计超900亿美元(yuan)（约合人(ren)民币6200亿元(yuan)）。
直击(ji)大模型“成本痛点”：KV缓存占用(yong)减少83%
TurboQuant引发震惊的核(he)心，在(zai)于其精准(zhun)击(ji)中了大模型的关键成本痛点——KV缓存（Key-Value Cache）。
在(zai)大模型推理过(guo)程中，模型需要保存汗青上下文信息形(xing)成KV缓存，以避免反复计算。但随着上下文窗口增进，KV缓存呈线性膨胀，占用(yong)大量GPU内存。
比方，一个700亿参数模型在(zai)512用(yong)户、2048 Token输入场(chang)景下，仅KV缓存就需约512GB内存，约为(wei)模型本体的4倍，已成为(wei)贸易化部署(shu)中的最大成本之一。
传统办理方案是“量化”，即(ji)用(yong)低精度数据替代高精度浮点数，但往往牺牲准(zhun)确率，且还(hai)需分外存储量化参数，抵消部份压(ya)缩(suo)收(shou)益。
TurboQuant通过(guo)两步优化办理这(zhe)一问题(ti)。
第一步，利用(yong)名(ming)为(wei)PolarQuant的方法，将数据从笛卡尔坐标转换为(wei)极坐标，类似于“向东(dong)走3米，向北走4米”的指令，简化为(wei)“以37度角走5米”。通过(guo)随机旋让渡数据分布(bu)可展望，从而无需分外量化参数，直接减少内存开(kai)销。
第二步，再利用(yong)名(ming)为(wei)QJL（量化约翰逊-林登(deng)施特劳斯(si)变更）的技术，用(yong)仅仅1个比特来修正第一步压(ya)缩(suo)后产生的微小误差，确保最终结(jie)果的准(zhun)确性。
谷歌表示(shi)，通过(guo)该组合方案：
◆KV缓存可压(ya)缩(suo)至3比特，内存占用(yong)减少为(wei)原本的1/6（降幅(fu)约83%）；
◆在(zai)Gemma、Mistral等模型测试中，功能与(yu)未压(ya)缩(suo)模型一致，无需分外锻炼或微调；
◆在(zai)NVIDIA H100测试中，4比特TurboQuant注(zhu)重力计算速度达到32位未量化的8倍。
华尔街舌战：节(jie)省缓存等于减少内存总需求吗？
只管市场(chang)短时候剧烈回响反映，但机构观点明显(xian)分化。
首先，这(zhe)项技术并非(fei)首次(ci)表露，相(xiang)关论文早在(zai)2025年4月已公开(kai)。
其次(ci)，有阐明指出，谷歌所谓的“8倍功能提升”是与(yu)32位未量化模型对比得出，而当前主流已普遍采用(yong)4位量化，实际提升或低于宣扬值。
市场(chang)阐明机构Citrini Research阐明师(shi)Jukan婉言(yan)，因TurboQuant致使内存股(gu)暴跌，反映出市场(chang)对技术“一窍没有通”，就像丰田(tian)推出混动发效果却让石油公司(si)暴跌一样。
摩(mo)根士丹利则指出，TurboQuant技术的影响范围是有限的。它仅感化于推理阶段KV缓存，没有影响模型权重，也没有涉(she)及锻炼环节(jie)。是以，这(zhe)并没有意味(wei)着整体存储需求下降到本来的1/6，而是提升单位硬件效率，让相(xiang)同的硬件能处理更长(chang)的上下文或服(fu)务更多用(yong)户。
别的，摩(mo)根士丹利征引“杰文斯(si)悖论”（Jevons Paradox），该理论认为(wei)，效率提升往往没有会减少资源(yuan)斲丧，反而会因成本下降而刺激需求增进。就像瓦特改良(liang)蒸汽机进步了煤炭熄灭效率，结(jie)果倒是全球煤炭需求量的飙(biao)升一样。摩(mo)根士丹利认为(wei)，通过(guo)大幅(fu)降低单次(ci)查询(xun)的服(fu)务成本，TurboQuant能够(gou)让原本只能在(zai)云端高贵集群上运行的模型迁徙至本地，有效降低AI规模化部署(shu)的门坎，这(zhe)可能反而能进一步提振整体需求。
Cloudflare首席执(zhi)行官Matthew Prince将TurboQuant称为(wei)谷歌的“DeepSeek时刻(ke)”。类似情况曾在(zai)DeepSeek公布(bu)时出现：市场(chang)一度耽忧算力需求下降，但最终AI应(ying)用(yong)爆发，反而推高硬件需求。一最先下跌的英伟达后来再创汗青新高。
从行业规律“内存帕金森定律”来看，TurboQuant节(jie)省的内存没有会闲置(zhi)，而会被迅速斲丧：每轮硬件进级或软件优化释放出来的存储余量，很快就会被更长(chang)的上下文窗口、更大的批处理规模、更复杂的推理需求所吞噬。换言(yan)之，节(jie)省下来的空间将被用(yong)于服(fu)务更多并发请求、处理更长(chang)的文档，大概运行原本因内存没有足而无法加载的大模型，甚(shen)至可能推动更强大的AI应(ying)用(yong)在(zai)手机等移动设备上成为(wei)现实。
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