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美股存储芯片板块(kuai)周(zhou)三盘中遭遇(yu)重挫。闪(shan)迪一度跌(die)6.5%，美光科技跌(die)4%，西(xi)部数据跌(die)超4%，希捷科技跌(die)超5%。
谷歌公(gong)布的新型AI内存紧(jin)缩技术TurboQuant，引发市场对存储需(xu)求远景的耽忧。据称，该技术可(ke)正(zheng)在不损失(shi)准确性的条件下，将大说话模型的缓(huan)存内存占用至少减少6倍，并实现最高8倍的加快，旨正(zheng)在解决AI推理与向量搜索中的内存瓶颈(jing)问(wen)题。
周(zhou)三美股开盘，存储芯片与硬件供(gong)应链指数跌(die)2.08%，报(bao)113.03点，盘中一度跌(die)至109点刷新日低。闪(shan)迪和美光跌(die)幅靠前(qian)，收跌(die)超3.4%。希捷科技收跌(die)2.6%，西(xi)部数据跌(die)幅收窄(zhai)至1.6%。
谷歌TurboQuant打击存储需(xu)求
谷歌公(gong)布的TurboQuant是一种专为大型说话模型和向量搜索引擎计划的内存紧(jin)缩技术，核心方针是解决AI零碎中键(jian)值缓(huan)存（Key-Value Cache）的存储瓶颈(jing)。
根据谷歌公(gong)告(gao)，TurboQuant可(ke)正(zheng)在无需(xu)模型锻炼或微调的条件下，将键(jian)值缓(huan)存紧(jin)缩至3比特，正(zheng)在Gemma、Mistral等开源模型上实测到达(da)键(jian)值内存6倍缩减结果。正(zheng)在英伟达(da)H100 GPU加快器上，该算法较未量化键(jian)值计划功能提(ti)升最高达(da)8倍。
该技术通过(guo)两步实现紧(jin)缩：首先采用PolarQuant方法对数据向量举行扭转(zhuan)以实现高质(zhi)量紧(jin)缩，继而(er)利用量化Johnson-Lindenstrauss算法消弭残差(cha)误差(cha)。谷歌指出，传统向量量化方法每一个数字会(hui)产生(sheng)1至2比特的额外内存开销，部分抵消了紧(jin)缩收益，而(er)TurboQuant对此有所改善。
TurboQuant将于ICLR 2026发表，PolarQuant则(ze)计划正(zheng)在AISTATS 2026上亮相。谷歌已正(zheng)在LongBench、Needle In A Haystack、ZeroSCROLLS、RULER及L-Eval等多项(xiang)基准测试中完(wan)成考证，并指出该技术异样适用于大范围搜索引擎的向量检索场景。
杰文斯悖论再现？TurboQuant或激(ji)活更多AI应用处(chu)景
摩根士(shi)丹(dan)利指出，谷歌TurboQuant技术仅感化于推理阶段的键(jian)值缓(huan)存，不影(ying)响模型权重所占用的高带宽内存（HBM），也与锻炼任务有关。
因此，这并不是存储总需(xu)求或硬件总量减少6倍，而(er)是通过(guo)服从提(ti)升添加单GPU吞(tun)吐量——相反(fan)硬件可(ke)支持4至8倍更长的高低文，或正(zheng)在不触发内存溢出的条件下显著提(ti)升批处(chu)理范围。
尽管(guan)云云，存储板块(kuai)今年以来(lai)累计涨幅显著，估值本(ben)已承压，任何大概削(xue)减硬件需(xu)求的技术进(jin)展都足以触发市场的防备性回响反(fan)映。摩根士(shi)丹(dan)利亦提(ti)醒，由于该紧(jin)缩技术可(ke)直(zhi)接集成进(jin)平台底子设施，对软(ruan)件层面大概形(xing)成边沿利空。
正(zheng)在阐明中，摩根士(shi)丹(dan)利援引杰文斯悖论，认(ren)为服从提(ti)升反(fan)而(er)大概推升整体需(xu)求。其逻辑正(zheng)在于：TurboQuant通过(guo)紧(jin)缩数据体积与传输量，大幅降低单次(ci)查询的办事成本(ben)，使AI部署更具盈利性。
这意味着原本(ben)依附(fu)云端集群的模型可(ke)迁移至本(ben)地硬件运行，有效降低AI范围化部署的门槛，从而(er)激(ji)活更多应用处(chu)景，动员(yuan)现有底子设施利用率提(ti)升。
摩根士(shi)丹(dan)利将TurboQuant称为“重塑AI部署成本(ben)曲线的突破”，并将其与DeepSeek的影(ying)响等量齐观——对云办事商(shang)与模型平台构成积极信号，正(zheng)在长高低文推理与检索密集型应用中带来(lai)可(ke)观的投资回报(bao)代价，而(er)对算力与内存硬件的长时(shi)间影(ying)响则(ze)推断为“中性偏偏正(zheng)面”。
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