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美国东部时间3月26日，存储芯片股集体重挫，闪迪跌超11%，希捷跌逾8%，超威半导体、西部数据跌逾7%，美光科技跌近7%。 对照阅读

业内人士分析，这一波动源自谷歌研究院即将在国际中国如意论坛一资料最新版下载表征会议（ICLR 2026）上正式亮相的学术论文。 相关文章该研究推出了一种新型AI内存压缩技术“TurboQuant”。与此同时

谷歌宣称，该技术可将大语言模型推理中的缓存内存占用压缩至六分之一。 同题参见并在英伟达H100 GPU上实现最高8倍的性能加速。

AI模型运行时存在一种“工作内存”，即KV缓存（Key-Value Cache）。每当模型处理信息、生成回答时，KV缓存便会迅速膨胀，且上下文窗口越长，缓存占用的内存越大。

TurboQuant本质上是一种极致的量化压缩算法，传统量化方法需要在压缩精度和额外存储开销之间妥协，而谷歌团队通过PolarQuant（极坐标量化）和QJL（量化JL变换）两项创新，实现了在“零损失”前提下将KV缓存压缩至3-bit精度。此外

Cloudflare首席执行官将这一成果称为谷歌的“DeepSeek时刻”，认为其有望像DeepSeek一样，通过极致效率大幅拉低AI的运行成本。另外

不过，摩根士丹利在最新研报中指出，市场对此存在误读。事实上该技术仅作用于推理阶段的键值缓存，并不影响模型权重所占用的高带宽内存（HBM），也与AI训练任务无关。

分析师强调，所谓的“6倍压缩”并非存储总需求的减少，而是通过效率提升增加单GPU的吞吐量。这意味着在相同硬件条件下，可以支持4倍至8倍更长的上下文，或在不触发内存溢出的前提下显著提升批处理规模。

目前，谷歌尚未公布TurboQuant在Gemini等自研模型中的具体部署时间表，研究团队计划在下个月的ICLR 2026会议上正式发布相关成果。