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Alphabet 旗下的谷歌研究团队（Google Research）推出了一种名为 TurboQuant 的新型压缩算法，旨在大幅优化人工智能模型的效率。这一突破旨在显著降低运行复杂 AI 模型所需的内存容量，挑战了当前重硬件的增长叙事。这一进展对“存储繁荣”论点构成了直接威胁，该论点此前依赖于大规模物理硬件扩展来支持 AI 工作负载。报告发布后，随着投资者重新评估长期需求预测，主要存储芯片制造商的股价经历了剧烈抛售。分析师认为，软件端的效率提升可能会减少行业对高带宽内存（HBM）容量的依赖。虽然这项研究代表了谷歌的一个技术里程碑，但它对推动半导体估值创下历史新高的扩展定律（scaling laws）构成了根本性风险。
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