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谷歌新內存技術“炸”了存儲芯片市場 閃迪暴跌超11%

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谷歌新內存技術“炸”了存儲芯片市場 閃迪暴跌超11%

快科技3月27日消息 ， 據媒體報道 ， 美東時間3月26日 ， 存儲芯片股集體重挫 ， 閃迪跌超11% ， 希捷跌逾8% ， 超威半導體、西部數據跌逾7% ， 美光科技跌近7% 。
業內人士分析 ， 這一波動源自谷歌研究院即將在國際學習表征會議（ICLR 2026）上正式亮相的學術論文 ， 該研究推出了一種新型AI內存壓縮技術“TurboQuant” 。
谷歌宣稱 ， 該技術可將大語言模型推理中的緩存內存占用壓縮至六分之一 ， 并在英偉達H100 GPU上實現最高8倍的性能加速 。
AI模型運行時存在一種“工作內存” ， 即KV緩存（Key-Value Cache） 。 每當模型處理信息、生成回答時 ， KV緩存便會迅速膨脹 ， 且上下文窗口越長 ， 緩存占用的內存越大 。
TurboQuant本質上是一種極致的量化壓縮算法 ， 傳統量化方法需要在壓縮精度和額外存儲開銷之間妥協 ， 而谷歌團隊通過PolarQuant（極坐標量化）和QJL（量化JL變換）兩項創新 ， 實現了在“零損失”前提下將KV緩存壓縮至3-bit精度 。
【谷歌新內存技術“炸”了存儲芯片市場 閃迪暴跌超11%】Cloudflare首席執行官將這一成果稱為谷歌的“DeepSeek時刻” ， 認為其有望像DeepSeek一樣 ， 通過極致效率大幅拉低AI的運行成本 。
不過 ， 摩根士丹利在最新研報中指出 ， 市場對此存在誤讀 。 該技術僅作用于推理階段的鍵值緩存 ， 并不影響模型權重所占用的高帶寬內存（HBM） ， 也與AI訓練任務無關 。
分析師強調 ， 所謂的“6倍壓縮”并非存儲總需求的減少 ， 而是通過效率提升增加單GPU的吞吐量 。 這意味著在相同硬件條件下 ， 可以支持4倍至8倍更長的上下文 ， 或在不觸發內存溢出的前提下顯著提升批處理規模 。
目前 ， 谷歌尚未公布TurboQuant在Gemini等自研模型中的具體部署時間表 ， 研究團隊計劃在下個月的ICLR 2026會議上正式發布相關成果 。

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