股票市场时常会制造危机。这一次，是字母表的（纳斯达克股票代码：谷歌）（纳斯达克股票代码：谷歌） 谷歌TurboQuant据报道，一种压缩算法可将人工智能 (AI) 内存需求减少 6 倍。

叙述本身是这样写的：所需的内存更少对于像这样的人来说是致命一击美光科技 （纳斯达克股票代码：MU）,闪迪 （纳斯达克股票代码：SNDK）,西部数据, 和希捷科技。从表面上看，恐慌是可以理解的。

人工智能会创造世界上第一个万亿富翁吗？我们的团队刚刚发布了一份关于一家鲜为人知的公司的报告，该公司被称为“不可或缺的垄断”，提供 Nvidia 和英特尔都需要的关键技术。 继续»

但聪明的投资者明白，这种说法几乎肯定是错误的。在拖累芯片股的风暴中，存在着一个可能悄然翻倍的机会。

TurboQuant 的核心是通过将数据向量转换为极坐标并随后将其量化为三位来压缩键值 (KV) 缓存（AI 模型在推理过程中使用的短期工作内存）。

然而，TurboQuant 不会减少 AI 模型训练的内存需求。训练阶段消耗大量高带宽内存（HBM）。此外，TurboQuant 并没有解决人工智能部署的爆炸性增长问题。这表明 TurboQuant 并没有取代在更多设备上运行的越来越多的模型，并同时为越来越多的用户提供服务。

可以这样想：当存储在 2000 年代初变得更便宜时，人们并没有减少存储——他们开始存储一切。当视频压缩机制得到改进时，Netflix并没有消耗更少的带宽。相反，它的内容库变得更加庞大。

这里的主题是，计算效率不会削弱需求，而是会增强需求。人工智能内存股的抛售与类似的假象相呼应深度搜索去年带来的。价格暴跌表明市场将 TurboQuant 真正的技术进步误读为生存威胁。事实上，这一突破实际上是变相的需求扩张催化剂。

尽管围绕 TurboQuant 的喧嚣，迈维尔科技 （纳斯达克股票代码：MRVL）已经悄然吸收了混乱并保持稳定。

与 Micron 或 Sandisk 不同，Marvell 的成功并不取决于 TurboQuant 理论上威胁的相对商品化的 DRAM 和 NAND 解决方案。相反，Marvell 制造桥接内存和计算的定制芯片和互连基础设施。日益复杂的人工智能推理工作负载给芯片之间传输数据的管道带来了更大的压力。在此背景下，借助 TurboQuant，Marvell 的价值主张更加得到体现。