谷歌 TurboQuant 算法大幅降低 AI 内存占用 存储芯片板块受冲击

AI 大模型运行时的键值缓存（KV Cache）常因高维向量占用大量内存导致性能瓶颈。谷歌研究院推出全新压缩算法 TurboQuant，通过 PolarQuant 和 QJL 两项核心技术，在不牺牲模型性能的前提下，将键值缓存内存占用降至原来的 1/6。

该算法在 Gemma 等开源模型测试中实现零精度损失，且在 H100 GPU 上推理速度提升 8 倍。受此影响，存储芯片板块股价下跌，美光科技、西部数据等巨头股价均出现不同程度下滑。