根據《ライブドア・IT経済》報導，谷歌於2026年3月24日發表了一項革命性的人工智慧技術「TurboQuant（TurboQuant）」，該技術可在不損失準確度的前提下，將AI模型運作時所需的記憶體使用量減少至原來的六分之一。此消息一出，全球記憶體半導體市場陷入震盪，相關股價急跌，引發業界高度關注。

TurboQuant的技術核心在於應用「向量量化壓縮」技術，專門針對大規模語言模型（LLM）運行過程中產生的記憶體瓶頸問題。AI在處理文字與圖像等高維度資訊時，會大量消耗記憶體，特別是在「KV緩存（Key-Value Cache）」這個用來儲存對話內容的記憶體區域最容易形成瓶頸。TurboQuant透過壓縮技術，大幅減少KV緩存的記憶體需求，同時維持模型運作的精準性。

根據谷歌研究團隊公布的研究結果，TurboQuant已成功應用於其開放式AI模型「Gemma」與「Mistral」上，實測結果顯示，KV緩存的記憶體使用量減少至六分之一，處理速度甚至達到NVIDIA H100顯示卡的八倍。這項技術未來也將應用於谷歌的AI模型「Gemini」與搜索引擎中。

市場反應方面，消息一出，記憶體半導體廠如三星電子、SK海力士與美國美光科技（Micron）股價應聲下跌。三星電子股價下跌4.71%，SK海力士則跌6.23%。反觀CPU製造商如英特爾與AMD股價則同步上漲，反映出市場對記憶體需求可能減少的擔憂，以及對CPU市場潛在成長的樂觀預期。

針對這項技術的影響，業界見解分歧。有觀點認為，TurboQuant若能成功商用化，將極大程度降低AI產業對記憶體的需求，進而影響記憶體市場規模。科技媒體TechCrunch便指出，TurboQuant有助於提高AI模型的運作效率，並減少對記憶體的依賴。雲端安全公司Cloudflare的首席執行官Matthew Prince更形容這項技術為「谷歌的深度搜索里程碑」，類比中國深度搜索公司DeepSeek如何以低成本提供高性能AI模型。

然而，也有專家對TurboQuant的短期影響持謹慎態度。根據分析師Andrew Jackson的評估，目前TurboQuant尚處於論文階段，距離實際商用還有一段時間，因此對記憶體市場的衝擊可能不會立見成效。他認為，記憶體產業目前的供應緊張問題，並不會因TurboQuant的出現而立即緩解。

長期來看，若TurboQuant技術能成功解決記憶體瓶頸問題，反而可能刺激AI的應用擴張。KB證券研究員Kim Il-Hyuk指出，記憶體效率的提升，將使企業更願意投資AI代理與新技術，進而提高對記憶體的長期需求。摩根大通交易部門也在報告中評估，記憶體效率的改善可能推動更多數據處理需求，對產業形成正向循環。

谷歌計畫於2026年4月23日在巴西里約熱內盧舉辦的AI學術會議「ICLR 2026」上進一步發表TurboQuant的研究成果。值得一提的是，這次研究團隊中也包括韓國科學技術院（KAIST）電機與電子工程系教授Hwang In-Sung，顯示出國際學術界對這項技術的高度關注。

📰 本文資料來源 • ライブドア・IT経済 • TechCrunch • KB證券 • 摩根大通報告