从“算力期间”投入“推理期间”，AI对内存的需求激增，大幅提振了全国存储公司功绩和股价。

但谷歌的一篇著述，让好意思国和韩国的内存巨头市值一天挥发了超900亿好意思元（约合东谈主民币6200亿元）。

当地时辰3月24日，谷歌究诘院（Google Research）发布了一篇先容名为TurboQuant的向量量化压缩算法的著述，声称在不耗损准确率前提下，将大模子运行时的关键内存占用压缩至3比特（原有内存占用的1/6）。

有商场不雅点以为，这一算法将减少AI对内存的需求。

但也有分析师称，商场的反应讲明，许多东谈主对工夫“一窍欠亨”。

谷歌发布新算法，存储巨头市值挥发逾6200亿元

当地时辰3月24日，谷歌发布名为TurboQuant的内存压缩算法。谷歌方面暗意，TurboQuant不错在不耗损准确性的情况下，将大型谈话模子运行时的关键部分——键值缓存（KV Cache）的内存占用减少为原有的1/6，同期在英伟达H100GPU上的特定测试中，性能可擢升高达8倍。

这一音书飞快触发商场重估逻辑。

富国银行分析师Andrew Rocha以为，这项工夫可能影响往日对内存容量规格的需求判断。他在申报中写谈：“商场很快就会从头评估，AI究竟还需要些许内存容量。”

当地时辰3月25日，即音书发布后的第一个好意思股交游日，存储芯片板块在盘中集体跳水。闪迪（SanDisk）股价一度大跌6.5%，收盘时跌幅收窄至3.5%，市值耗损36.3亿好意思元。同日，好意思光科技（Micron Technology）下降3.4%，市值耗损151.66亿好意思元；西部数据（Western Digital）下降1.63%，市值耗损16.64亿好意思元；希捷科技（Seagate Technology）下降2.76%，市值耗损21.4亿好意思元。3月26日开盘，存储芯片板块不竭集体下降。

负面厚谊飞快扩散至亚洲商场。3月26日，韩国SK海力士股价下降6.23%，市值耗损44.18万亿韩元（约合293.8亿好意思元）；三星电子也下降了4.71%，市值耗损57.83万亿韩元（约合384.5亿好意思元）。

全国主要内存巨头市值耗损计计超900亿好意思元（约合东谈主民币6200亿元）。

直击大模子“本钱痛点”：KV缓存占用减少83%

TurboQuant激励升沉的中枢，在于其精确击中了大模子的关键本钱痛点——KV缓存（Key-Value Cache）。

在大模子推理进程中，模子需要保存历史险阻文信息造成KV缓存，以幸免相通诡计。但跟着险阻文窗口增长，KV缓存呈线性推广，占用浩荡GPU内存。

举例，一个700亿参数模子在512用户、2048 Token输入场景下，仅KV缓存就需约512GB内存，约为模子推行的4倍，已成为买卖化部署中的最大本钱之一。

传统措置有接头是“量化”，即用低精度数据替代高精度浮点数，但时常就义准确率，且还需稀奇存储量化参数，对消部分压缩收益。

TurboQuant通过两步优化措置这一问题。

第一步，讹诈名为PolarQuant的圭表，将数据从笛卡尔坐标调度为极坐标，访佛于“向东走3米，雅博app官网入口向北走4米”的教唆，简化为“以37度角走5米”。通过当场旋转让数据漫步可预计，从而无需稀奇量化参数，径直减少内存支出。

第二步，再讹诈名为QJL（量化约翰逊-林登施特劳斯变换）的工夫，用只是1个比特来修正第一步压缩后产生的轻浅罪状，确保最终放手的准确性。

谷歌暗意，通过该组合有接头：

◆KV缓存可压缩至3比特，内存占用减少为原有的1/6（降幅约83%）；

◆在Gemma、Mistral等模子测试中，性能与未压缩模子一致，无需稀奇试验或微调；

◆在NVIDIA H100测试中，4比特TurboQuant驻防力诡计速率达到32位未量化的8倍。

华尔街舌战：从简缓存便是减少内存总需求吗？

尽管商场短期剧烈反应，但机构不雅点较着分化。

领先，这项工夫并非初度知道，臆测论文早在2025年4月已公开。

其次，有分析指出，谷歌所谓的“8倍性能擢升”是与32位未量化模子对比得出，而面前主流已浩荡采取4位量化，推行擢升或低于宣传值。

商场分析机构Citrini Research分析师Jukan直言，因TurboQuant导致内存股暴跌，反应出商场对工夫“一窍欠亨”，就像丰田推出混动发动机却让石油公司暴跌同样。

摩根士丹利则指出，TurboQuant工夫的影响边界是有限的。它仅作用于推理阶段KV缓存，不影响模子权重，也不触及试验圭臬。因此，这并不虞味着举座存储需求下降到原来的1/6，而是擢升单元硬件后果，让调换的硬件能处理更长的险阻文或就业更多用户。

此外，摩根士丹利征引“杰文斯悖论”（Jevons Paradox），该表面以为，后果擢升时常不会减少资源破钞，反而会因本钱下降而刺激需求增长。就像瓦特检阅蒸汽机提高了煤炭燃烧后果，放手却是全国煤炭需求量的飙升同样。摩根士丹利以为，通过大幅镌汰单次查询的就业本钱，TurboQuant大概让底本只可在云霄奋斗集群上运行的模子移动至土产货，有用镌汰AI边界化部署的门槛，这可能反而能进一步提振举座需求。

Cloudflare首席践诺官Matthew Prince将TurboQuant称为谷歌的“DeepSeek时刻”。访佛情况曾在DeepSeek发布时出现：商场一度担忧算力需求下降，但最终AI应用爆发，反而推高硬件需求。一运转下降的英伟达自后再创历史新高。

从行业规章“内存帕金森定律”来看，TurboQuant从简的内存不会闲置，而会被飞快破钞：每一轮硬件升级或软件优化开释出来的存储余量，很快就会被更长的险阻文窗口、更大的批处理边界、更复杂的推理需求所归拢。换言之，从简下来的空间将被用于就业更多并发央求、处理更长的文档，或者运行底本因内存不及而无法加载的大模子，以致可能鼓吹更繁多的AI应用在手机等出动设备上成为现实。

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