“内存条降价”的词条登上热搜，引发网友广泛讨论。然而，与大众期待的 “价格亲民” 不同，部分网友的评论满是嘲讽与无奈。“这也叫降价？这叫高位盘整，依然是我买不起的样子。”“厂商的刀法很精准：涨价时翻五倍，降价时打八折，最后还是赚翻了”。

谷歌

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这看似是普通消费市场的价格波动，或许暗藏科技行业的深层逻辑。CNMO认为，此次内存降价并非网友所解读的“高位盘整”，其核心诱因或与谷歌近日推出的TurboQuant极限压缩算法密切相关。它有望降低人工智能系统对内存资源的需求，进而打破当前内存市场的原有格局。

谷歌TurboQuant极限压缩算法

根据谷歌介绍，TurboQuant极限压缩算法能降低大语言模型和向量搜索引擎的内存占用。该算法主要针对AI系统中用于存储高频访问信息的键值缓存（key-value cache）瓶颈问题。随着AI模型上下文窗口不断扩大，这些缓存正成为主要的内存瓶颈。

值得关注的是，TurboQuant无需重新训练或微调模型，便可将键值缓存压缩至3bit精度，同时基本保持模型准确率不受影响。对包括Gemma、Mistral等开源模型的测试显示，该技术可实现约6倍的键值缓存内存压缩效果。