Google新演算法 嚇趴存儲器

Google發表最新“TurboQuant”壓縮演算法，標榜僅需六分之一的存儲器數量，就能運作大型語言模型（LLM），且性能能提升八倍，導致存儲器需求轉弱疑慮四起，嚇壞市場投資人，進而引爆全球存儲器與存儲類股賣壓。

美股存儲器與存儲類股率先倒地，美光、晟碟25日領頭殺，一度重挫逾5%，收盤均跌超過3%，威騰也收黑，三家公司26日早盤續跌逾2%。

相關恐慌蔓延至亞股，南韓存儲器雙雄三星、SK海力士26日分別大跌4.7%、逾6%；在日本掛牌的鎧俠也下挫超過5.7%。臺灣存儲器族26日早盤受南亞科引資四大科技巨頭激勵，普遍開高，南亞科（2408）更跳空漲停開出，但盤中漲停打開，尾盤翻黑跌1元收225.5元，群聯、華邦、旺宏、威剛、十銓、晶豪科等人氣股也都收黑。

TurboQuant問世，不少人視為是解決LLM高昂運作成本的重要里程碑，主因其鎖定解決AI系統中的“鍵值快取”（KV Cache）瓶頸而設計，將原本占用大量空間的緩沖存儲器壓縮至3位元（bit）。

但這同步引發市場對這波因AI拉動存儲需求暴增，掀起的存儲器缺貨大漲價退潮疑慮，進一步演變成市場“存儲器股大逃殺”。

有消息指出，TurboQuant震撼業界，主因該演算法采“量化壓縮”，讓原本只有頂級電腦才能跑的AI，進化成手機或一般筆電都能跑出推論成果。這就像原本影片都輸出4K等級，現在換成HD高畫質輸出即可，如此一來LLM所需空間少了75%，運作速度卻快了兩、三倍，對存儲器、GPU的負擔都相對減輕。

Google稱此技術對硬體需求相對友善，在運作時會先關注整組數據的使用狀況，區分重要“絕對不能改”的項目以及次要“大概就可以”的部分，將資源優先放在重要分類，確保推論的精準度，將次要部分省略或精簡。

Google Research在官方部落格與相關學術論文指出，TurboQuant在將資料壓縮成3.5位元（比原本細致度縮減75%以上）的情況下，依然能達到 “零精度損失（Zero Accuracy Loss）”。且因為TurboQuant有效挪出記憶空間，AI可以“記住”更長的上下對話內容而不容易出錯。