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摘要: 谷歌推出新AI压缩算法“TurboQuant”，可将模型推理阶段内存需求降低至少6倍，显著压缩键值缓存（KV Cache）占用空间，同时保持性能与精度。该技术通过PolarQuant极坐标转换与QJL量化纠错实现高效压缩，已在NVIDIA H100上实现8倍计算加速。受此影响，三星、SK海力士、铠侠、美光等全球主要内存厂商股价大幅下跌，其中SK海力士一度跌6.4%。但高带宽内存（HBM）受影响较小

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谷歌新AI算法引发三星等全球最大内存制造商股价暴跌，究竟为何？

谷歌新AI算法引发三星等全球最大内存制造商股价暴跌，究竟为何？

TOI科技编辑部 / TIMESOFINDIA.COM

2026年3月28日 14:29（印度标准时间）

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谷歌最新推出的“TurboQuant”压缩算法可大幅降低AI模型推理阶段对内存的需求——降幅至少达6倍，这一突破性进展已对SK海力士、铠侠等主要内存芯片厂商的股价造成冲击。该技术针对AI系统中的“记忆缓存”部分进行优化，以显著压缩其占用空间，同时确保性能与精度不受影响。尽管NAND闪存面临下行压力，但高带宽内存（HBM）受冲击较小；部分分析师甚至预测，随着AI能力的增强，HBM需求将出现增长。

本周，谷歌发布了一项全新的压缩算法，声称其可将AI模型在推理（inference）过程中所需的内存容量降低至少六倍。该消息一经公布，便引发了科技圈最热门交易之一的剧烈震荡。

韩国交易所中，SK海力士股价一度下跌6.4%；三星电子跌幅接近5%；日本铠侠（Kioxia）——自2025年8月以来因AI热潮累计涨幅超700%——股价骤然下挫；美国市场中，美光科技（Micron）和SanDisk也均遭重创。

这场持续两天的抛售行情，揭开了内存类股票长期隐伏的一道裂痕：即人们曾普遍假设——AI对芯片的需求将持续攀升，永无止境。

该算法直击AI系统中“记忆”环节

此次名为“TurboQuant”的算法，瞄准了AI系统中一个关键组件：键值缓存（Key-Value Cache, KV Cache）。

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当大型语言模型处理一段对话时，它会将过往计算结果存储于该缓存中——这相当于一份“数字速查笔记”，避免每次重新从头计算。对话越长，这份“笔记”就越厚重，所占GPU内存也就越多。

TurboQuant通过两种核心技术对该“速查笔记”实施激进压缩：

第一种技术称为 PolarQuant，将AI模型依赖的高维向量从常规XYZ坐标系转换为极坐标形式——例如，与其说“向东走3个街区，再向北走4个街区”，不如说“沿37度角方向前进5个街区”。

同一目的地，却用更少的数据表达。

第二种技术名为 量化Johnson-Lindenstrauss变换（Quantized Johnson-Lindenstrauss, QJL），对PolarQuant可能引入的误差进行一次1比特纠错处理，从而进一步提升精度。最终结果是：模型可在仅3位精度下运行，既不损失性能，也无需重新训练。在NVIDIA H100加速器上，Google测得注意力权重（attention logits）计算速度提升高达8倍——而注意力机制正是模型判断输入提示中哪些信息真正关键的核心环节。

闪存遭遇重击；HBM基本未受影响

（注：本文内容基于公开报道整理，仅供参考。）

来源: Brave/

采集时间: 2026-03-28 20:11:57