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美(mei)股存储芯片板块(kuai)周三盘中(zhong)遭遇(yu)重挫。闪迪一度跌6.5%，美(mei)光科技跌4%，西(xi)部数据跌超4%，希捷科技跌超5%。
谷歌(ge)发布的新型AI内存压缩技能TurboQuant，引发市场对存储需求前景的耽忧。据称，该(gai)技能可在不损失精确性(xing)的条件下，将大语言模型的缓存内存占(zhan)用至多淘(tao)汰6倍，并完成最高8倍的加快，旨在解(jie)决AI推理与向量搜索中(zhong)的内存瓶颈成绩(ji)。
周三美(mei)股收盘，存储芯片与硬件供应链指数跌2.08%，报(bao)113.03点，盘中(zhong)一度跌至109点刷新日低。闪迪和美(mei)光跌幅靠前，收跌超3.4%。希捷科技收跌2.6%，西(xi)部数据跌幅收窄至1.6%。
谷歌(ge)TurboQuant冲击(ji)存储需求
谷歌(ge)发布的TurboQuant是一种专(zhuan)为大型语言模型和向量搜索引擎设计的内存压缩技能，焦点目标是解(jie)决AI零(ling)碎中(zhong)键值缓存（Key-Value Cache）的存储瓶颈。
凭据谷歌(ge)通告(gao)，TurboQuant可在无需模型训练(lian)或微调的条件下，将键值缓存压缩至3比特，在Gemma、Mistral等开源模型上实测达到键值内存6倍缩减效果。在英伟(wei)达H100 GPU加快器上，该(gai)算法较未量化键值计划功能提拔最高达8倍。
该(gai)技能经过两步完成压缩：首先采纳PolarQuant方法对数据向量举行(xing)扭转以完成高质量压缩，继而利用量化Johnson-Lindenstrauss算法消除残差误(wu)差。谷歌(ge)指出，传统向量量化方法每个数字会发生1至2比特的额外内存开消，部分抵消了压缩收益，而TurboQuant对此有所改进。
TurboQuant将于(yu)ICLR 2026揭橥(zhu)，PolarQuant则设计在AISTATS 2026上表态。谷歌(ge)已在LongBench、Needle In A Haystack、ZeroSCROLLS、RULER及L-Eval等多项基准测试中(zhong)完成考证，并指出该(gai)技能异样适用于(yu)大规模搜索引擎的向量检索场景。
杰文斯悖论再(zai)现？TurboQuant或激活(huo)更多AI应用场景
摩根士丹利指出，谷歌(ge)TurboQuant技能仅作用于(yu)推理阶段的键值缓存，不影响模型权重所占(zhan)用的高带宽(kuan)内存（HBM），也与训练(lian)任务无关。
是以，这(zhe)并不是存储总需求或硬件总量淘(tao)汰6倍，而是经过服从提拔增(zeng)加单GPU吞吐量——相同硬件可支撑4至8倍更长的上下文，或在不触发内存溢出的条件下显著提拔批处置惩罚规模。
只管云云，存储板块(kuai)今年以来(lai)累计涨幅显著，估值本已承压，任何可能削减硬件需求的技能希望都足以触发市场的防(fang)备性(xing)反应。摩根士丹利亦提示，因为该(gai)压缩技能可直接(jie)集成进平台(tai)基础办法，对软件层面可能形成边际利空。
在分析中(zhong)，摩根士丹利援(yuan)引杰文斯悖论，以为服从提拔反而可能推升全体需求。其逻(luo)辑在于(yu)：TurboQuant经过压缩数据体积与传输(shu)量，大幅降低单次查询的服务成本，使AI部署更具盈(ying)利性(xing)。
这(zhe)意味着原(yuan)本依赖云端集群的模型可迁移至本地硬件运(yun)行(xing)，有效降低AI规模化部署的门(men)坎，从而激活(huo)更多应用场景，带动现有基础办法利用率提拔。
摩根士丹利将TurboQuant称为“重塑AI部署成本曲线的冲破(po)”，并将其与DeepSeek的影响相提并论——对云服务商与模型平台(tai)组(zu)成积极信号(hao)，在长上下文推理与检索麋集型应用中(zhong)带来(lai)可观的投资回报(bao)价值，而对算力与内存硬件的长期影响则判断为“中(zhong)性(xing)偏正面”。
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