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標題 [新聞] TurboQuant的出現，在增加效率和降低成
時間 Thu Apr 9 14:43:45 2026
標題 [新聞] TurboQuant的出現，在增加效率和降低成
時間 Thu Apr 9 14:43:45 2026
標題：TurboQuant的出現，在增加效率和降低成本前提下，將加速AI普及速度，並消耗更多記憶
體
來源：iknow科技產業資訊室
原文網址：https://pse.is/8wx7tf
市場報導 ： TurboQuant的出現，在增加效率和降低成本前提下，將加速AI普及速度，並消耗更多記憶體 - 科技產業資訊室(iKnow) 圖、TurboQuant的出現，在增加效率和降低成本前提下，將加速AI普及速度，並消耗更多記憶體
谷歌發布TurboQuant之AI演算法後，引發全球記憶體股暴跌，投資人擔心效率提升可能會抑制記憶體晶片的需求。由於這項技術可以將運行大型語言模型所需的記憶體減少多達六倍。它優化了主要價值Cac ...
谷歌發布TurboQuant之AI演算法後，引發全球記憶體股暴跌，投資人擔心效率提升可能會抑制記憶體晶片的需求。由於這項技術可以將運行大型語言模型所需的記憶體減少多達六倍。它優化了主要價值Cac ...
原文：
谷歌發布TurboQuant之AI演算法後，引發全球記憶體股暴跌，投資人擔心效率提升可能會
抑制記憶體晶片的需求。由於這項技術可以將運行大型語言模型所需的記憶體減少多達六
倍。它優化了主要價值Cache，使模型能夠調用先前的結果，而無需重新計算。這簡化了
流程。
抑制記憶體晶片的需求。由於這項技術可以將運行大型語言模型所需的記憶體減少多達六
倍。它優化了主要價值Cache，使模型能夠調用先前的結果，而無需重新計算。這簡化了
流程。
表面上看，這項進展似乎具有顛覆性，可能會對半導體產業產生影響，就像去年中國
DeepSeek的壓縮演算法一樣，導致AI相關股票下跌。
可是另外一個角度來看，TurboQuant和DeepSeek的演算法都旨在提高效率。其中，
DeepSeek的演算法顯著降低了成本並提升了模型性能，而TurboQuant的演算法則有望大幅
減少記憶體佔用。在這兩種情況下，效率的提高都可能減少對昂貴半導體晶片的需求。但
是事實上，它可能會催生了更多需要大量數據的應用。
減少記憶體佔用。在這兩種情況下，效率的提高都可能減少對昂貴半導體晶片的需求。但
是事實上，它可能會催生了更多需要大量數據的應用。
摩根士丹利表示，TurboQuant 提高了每個晶片的吞吐量並降低了推理成本，這可能會擴
大AI的應用範圍。也就是說，效率的提升實際上可能會透過降低AI的成本和普及程度來推
動整體需求的成長。
大AI的應用範圍。也就是說，效率的提升實際上可能會透過降低AI的成本和普及程度來推
動整體需求的成長。
TurboQuant 的意義不在於漸進式優化，而是改變AI部署的成本曲線。原本需要雲端叢集
的模型現在可以部署在本地硬體上，這有效地降低了大規模部署AI的門檻。更多應用得以
實現，更多模型保持活躍狀態，現有基礎設施的利用率也得到提升。透過效率的不斷提高
，未來市場對記憶體和晶片的需求勢必成長更快，且更為普及。
的模型現在可以部署在本地硬體上，這有效地降低了大規模部署AI的門檻。更多應用得以
實現，更多模型保持活躍狀態，現有基礎設施的利用率也得到提升。透過效率的不斷提高
，未來市場對記憶體和晶片的需求勢必成長更快，且更為普及。
有分析師認為，TurboQuant凸顯了另一個微妙但重要的觀點：谷歌正在認真看待AI部署的
經濟性，這給了其對抗輝達最大的力量。訓練大型語言模型一直成本高昂，但很明顯，運
行這些模型的成本也越來越高。TurboQuant 將記憶體需求降低了六倍，這不僅是節省成
本的問題，更是讓以前遙不可及的新應用成為可能，尤其是在裝置端AI應用領域（以往裝
置端AI的真正的限制因素就是有限的記憶體）。
經濟性，這給了其對抗輝達最大的力量。訓練大型語言模型一直成本高昂，但很明顯，運
行這些模型的成本也越來越高。TurboQuant 將記憶體需求降低了六倍，這不僅是節省成
本的問題，更是讓以前遙不可及的新應用成為可能，尤其是在裝置端AI應用領域（以往裝
置端AI的真正的限制因素就是有限的記憶體）。
谷歌有強烈的動機提升其AI基礎設施的效率。這不僅是為了節省成本，更是為了增強其雲
端基礎設施的競爭力。
顯而易見的是，過去那種依靠蠻力擴展AI，也就是用更多晶片解決所有問題的時代，正在
被更為精細化的策略所取代。現今，廠商之間的競爭不僅體現在模型規模和性能上，更體
現在效率和成本上。
被更為精細化的策略所取代。現今，廠商之間的競爭不僅體現在模型規模和性能上，更體
現在效率和成本上。
對整個AI產業而言，這無疑是一項勝利。更高的效率使AI更易於普及，從而支援更強大的
商業模式並推動永續成長。那些只專注於晶片需求的投資人可能忽略了真正的關鍵：高效
率、易用的AI不僅是潛在的成長點，更是未來的發展方向。
商業模式並推動永續成長。那些只專注於晶片需求的投資人可能忽略了真正的關鍵：高效
率、易用的AI不僅是潛在的成長點，更是未來的發展方向。
心得：
TurboQuant 的核心價值在於優化 KV Cache 並改變了 AI 部署的經濟模型，將大型語言
模型的運行成本從「雲端壟斷」轉向「普及化應用」。這不僅是技術上的演算法優化，更
象徵著 AI 競爭已從單純的模型參數規模與硬體暴力增長，轉型為針對推理成本與效能利
用率的精細化博弈。現在 AI 的風向已經從「誰的模型最強」慢慢轉向「誰跑起來省錢」
，這種技術優化帶動的產業洗牌，對使用者來說，比單純看硬體升級還要有趣。
模型的運行成本從「雲端壟斷」轉向「普及化應用」。這不僅是技術上的演算法優化，更
象徵著 AI 競爭已從單純的模型參數規模與硬體暴力增長，轉型為針對推理成本與效能利
用率的精細化博弈。現在 AI 的風向已經從「誰的模型最強」慢慢轉向「誰跑起來省錢」
，這種技術優化帶動的產業洗牌，對使用者來說，比單純看硬體升級還要有趣。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 203.145.192.245 (臺灣)
※ 作者: stpiknow 2026-04-09 14:43:45
※ 文章代碼(AID): #1frqgZRa (Tech_Job)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1775717027.A.6E4.html
![[圖]](https://i.imgur.com/NMsKTUEh.jpg)
推 : 比起 turboquant 省那一點點 kv cache，dflash 有用多了吧
官方 demo qwen3-8b token generation 速度直接 8.6x (48.5 tk/s -> 415.7 tk/s)，而且是無損的效能提升，不犧牲品質
有人用 claude 把它移植到 apple mlx，結果 qwen3.5-27b 在 apple silicon 上也有 1.5x-1.95x 效能提升
https://github.com/z-lab/dflash4F 49.217.139.130 台灣 04/09 17:06
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GitHub - z-lab/dflash: DFlash: Block Diffusion for Flash Speculative Decoding · GitHub DFlash: Block Diffusion for Flash Speculative Decoding - z-lab/dflash ...
推 : 先看誰發的報告「大摩」 喔 那沒事
了 繼續放空13F 110.28.112.67 台灣 04/09 17:42
了 繼續放空13F 110.28.112.67 台灣 04/09 17:42
推 : 記憶體趕快跌好嘛！我要換電腦啦…15F 42.70.193.156 台灣 04/09 17:42
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