[新聞] MU、WDC、SNDK下跌:為何Google的TurboQuant令記憶體股震盪

看板Stock (股票)作者 (壞爸爸)時間1小時前 (2026/03/25 22:39), 1小時前編輯推噓39(45650)
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原文標題: MU、WDC、SNDK下跌:為何Google的TurboQuant令記憶體股震盪 來源: https://myppt.cc/FlidrY 內文: 2026.03.25 Investing.com - 儘管科技板塊整體表現強勁,記憶體股週三仍然下跌。在Google推出Tur boQuant這項可能降低AI系統記憶體需求的新壓縮演算法後,相關股價應聲下挫。 SanDisk Corporation(NASDAQ:SNDK)下跌5.7%,美光科技(NASDAQ:MU)下跌3%,西部數據(NA SDAQ:WDC)下跌4.7%,希捷科技(NASDAQ:STX)下跌4%。這些跌幅出現在納斯達克100指數上 漲之際。 Google推出了TurboQuant,這是一項旨在降低大型語言模型和向量搜尋引擎記憶體消耗的 壓縮技術。該演算法解決了鍵值快取的瓶頸問題,鍵值快取用於儲存AI系統中經常存取的 資訊。 根據Google的公告,TurboQuant可以將鍵值快取壓縮至3位元,無需訓練或微調,同時保持模 型準確性。在包括Gemma和Mistral在內的開源模型上進行的測試顯示,該技術實現了鍵值 記憶體大小6倍的縮減。該演算法還在H100 GPU加速器上展現了比未量化鍵值高達8倍的效 能提升。 該技術透過兩個步驟運作:應用PolarQuant方法透過旋轉資料向量實現高品質壓縮,以及使 用量化Johnson-Lindenstrauss演算法消除殘餘誤差。Google表示,傳統的向量量化方法在 記憶體開銷中每個數字增加1至2個額外位元,部分抵消了壓縮優勢。 TurboQuant將在ICLR 2026上發表,而PolarQuant計劃在AISTATS 2026上發表。Google在包 括LongBench、Needle In A Haystack、ZeroSCROLLS、RULER和L-Eval在內的基準測試中 測試了這些演算法。 該技術的應用範圍超越了AI模型,還包括為大規模搜尋引擎提供動力的向量搜尋功能。 記憶體股今年迄今已大幅上漲,使其容易受到可能降低需求的發展影響。 心得: 雖然我不是專家但讓記憶體使用更有效率 聽起來很不錯吧 目前Google的測試成果斐然 未來真的能這樣發展 想必對邊緣AI有很大的助力 至於會不會對記憶體需求下降 倒也未必 Google研究底加 窩看不懂 https://myppt.cc/UtVx89 ----- Sent from JPTT on my Google Pixel 7 Pro. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.231.153.90 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1774449572.A.5B4.html

03/25 22:40, 1小時前 , 1F
抓到兇手了
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03/25 22:42, 1小時前 , 2F
以後每年都推出新演算法 穩
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03/25 22:42, 1小時前 , 3F
樓下waitrop
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03/25 22:42, 1小時前 , 4F
GOOG也一起下去了
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03/25 22:42, 1小時前 , 5F
照抄deepseek的說法 唉呦省資源 硬體股要完蛋了
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03/25 22:43, 1小時前 , 6F
樓下LDPC?
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03/25 22:43, 1小時前 , 7F
自己也下去 厲害
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03/25 22:43, 1小時前 , 8F
谷狗,我活不了你們也給我下來
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03/25 22:44, 1小時前 , 9F
SpaceX都要IPO了,台股上呀
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03/25 22:44, 1小時前 , 10F
GOOG 怎麼也下去了
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03/25 22:46, 1小時前 , 11F
放屁 google自己也跌慘了
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03/25 22:46, 1小時前 , 12F
看來只剩六分之一價格,牙套50,華崩20
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03/25 22:46, 1小時前 , 13F
要是這麼神早就噴了
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03/25 22:46, 1小時前 , 14F
不是因為NVIDIA KVTC嗎?
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03/25 22:47, 1小時前 , 15F
哭啊 阿怎麼自己跟著下去
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03/25 22:48, 1小時前 , 16F
狗狗式自殺=.=
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※ 編輯: baddaddy (36.231.153.90 臺灣), 03/25/2026 22:48:35

03/25 22:48, 1小時前 , 17F
亂講,是真的Google這樣要噴啊,一起下去耶
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03/25 22:51, 1小時前 , 18F
這波能源危機會讓這些高耗能的被處理吧
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03/25 22:52, 1小時前 , 19F
公開演算法的話不會噴啊 別人看論文照抄
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03/25 22:52, 1小時前 , 20F
台積電利多
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03/25 22:55, 1小時前 , 21F
記憶體 is over
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03/25 22:56, 1小時前 , 22F
只會用更多的參數 模型越來越大而已 記憶體實際上
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03/25 22:56, 1小時前 , 23F
不會減少的
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03/25 23:00, 1小時前 , 24F
爽啦,狗狗不爽自己下去,也把其他人一起拉下去
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03/25 23:01, 1小時前 , 25F
笑死論文都公開了要噴什麼? 一堆沒念過研究所是不
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03/25 23:01, 1小時前 , 26F
是?
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03/25 23:02, 59分鐘前 , 27F
OVERBOOKING
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03/25 23:02, 59分鐘前 , 28F
那用原本的大小不就效能更高 sorry 我有美光 干
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03/25 23:02, 59分鐘前 , 29F
估狗傷敵一千自損八百
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03/25 23:03, 58分鐘前 , 30F
一場AI大戲,繼續看它們怎麼演
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03/25 23:04, 57分鐘前 , 31F
救救南亞科
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03/25 23:04, 57分鐘前 , 32F
我以為是SORA停止的消息,存圖/影音比文字存儲需求
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03/25 23:04, 57分鐘前 , 33F
大多了
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03/25 23:04, 57分鐘前 , 34F
google也跟著下去...
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03/25 23:06, 55分鐘前 , 35F

03/25 23:07, 54分鐘前 , 36F
GoogleAI吹那麼大,結果Gemini連個Excel都讀不出來
03/25 23:07, 36F

03/25 23:07, 54分鐘前 , 37F
,白癡
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03/25 23:09, 52分鐘前 , 38F
都2026了EXCEL PAY還沒普及
03/25 23:09, 38F
還有 23 則推文
03/25 23:28, 33分鐘前 , 62F
越來越多
03/25 23:28, 62F

03/25 23:28, 33分鐘前 , 63F
答案這件事..就節省效能本身是讓整體能擴大使用能量
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03/25 23:29, 32分鐘前 , 64F
所以當然不會改變NV 台G 等賣鏟子一條龍的情況
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03/25 23:29, 32分鐘前 , 65F
這什麼野雞算法
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03/25 23:29, 32分鐘前 , 66F
然後下一代的模型又變更大了
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03/25 23:29, 32分鐘前 , 67F
但記憶體不同 本來假設 AI大基建瓶頸是記憶體好了
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03/25 23:30, 31分鐘前 , 68F
現在不就V了
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03/25 23:30, 31分鐘前 , 69F
現在可以用1/6的記憶體量能建AI基建 這時瓶頸應該要
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03/25 23:30, 31分鐘前 , 70F
不管算法有多牛只要使用率越高就會越缺貨
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03/25 23:31, 30分鐘前 , 71F
好好笑的鬼故事
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03/25 23:31, 30分鐘前 , 72F
變成缺GPU了..應該說記憶體終究是配件 主要的還是看
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03/25 23:32, 29分鐘前 , 73F
我的感覺是只要1/6的cache,一樣的效率
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03/25 23:32, 29分鐘前 , 74F
GPU搭配...更不用說如果本來AI基建瓶頸就是GPU的情
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03/25 23:32, 29分鐘前 , 75F
會跌的原因就是 前陣子股票漲太多會跌而已不用找什
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03/25 23:32, 29分鐘前 , 76F
麼爛理由
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03/25 23:32, 29分鐘前 , 77F
省愈多用更多啊,殺這個超怪
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03/25 23:33, 28分鐘前 , 78F
況 那再縮成1/6 記憶體跟本會變成供>>需了..除非GPU
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03/25 23:34, 27分鐘前 , 79F
ds是蒸餾啊 所以回來 但谷狗大神就難講了
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03/25 23:34, 27分鐘前 , 80F
製造速度"提升"的比記憶體快..但問題是GPU的生產難
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03/25 23:34, 27分鐘前 , 81F
雲供應商一樣還是主機板的記憶體插滿
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03/25 23:34, 27分鐘前 , 82F
度遠大於記憶體 而且像這類頂端IC生產還是台G獨霸的
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03/25 23:35, 26分鐘前 , 83F
欸原本5090 32g算法六倍 等效192g 很爽欸
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03/25 23:35, 26分鐘前 , 84F
情況..記憶體再屌也是好幾家能產..在這情況記憶體怎
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03/25 23:35, 26分鐘前 , 85F
可能擴產比GPU慢 = =
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03/25 23:35, 26分鐘前 , 86F
DDR 記憶體會更賣爆 因為一堆人想自組
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03/25 23:38, 23分鐘前 , 87F
長期還是有需求…他們只是省 不代表不繼續買ㄚ ㄅ
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03/25 23:40, 21分鐘前 , 88F
goog 把mu 搞下去後 自已也下去了
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03/25 23:40, 21分鐘前 , 89F
欸不是 谷歌自己先破底
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03/25 23:41, 20分鐘前 , 90F
長期有需求 == 用PC來假設好了 假設CPU生產量永遠是
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03/25 23:41, 20分鐘前 , 91F
瓶頸 那其他配件例如 記憶體 主機版 機殼等等 需求
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03/25 23:42, 19分鐘前 , 92F
上限其實就被鎖住了..不管當地多缺PC拿去玩大資訊基
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03/25 23:42, 19分鐘前 , 93F
qq狗狗 霸脫
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03/25 23:43, 18分鐘前 , 94F
建 需求上限就是看CPU生產量阿= = 又不會忽然變成一
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03/25 23:43, 18分鐘前 , 95F
台電腦1個CPU然後裝4張主機版+4個機殼之類的 =_=
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03/25 23:44, 17分鐘前 , 96F
演算法目前有辦法快到擋得了全世界的需求嗎
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03/25 23:46, 15分鐘前 , 97F
上下文需求幾乎是無窮盡的,只要還有KV 快取需求H
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03/25 23:46, 15分鐘前 , 98F
BM就是多
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03/25 23:46, 15分鐘前 , 99F
這也會加速邊緣AI的發展
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03/25 23:47, 14分鐘前 , 100F
算力是越多越好 跟PC還有手機需求是不一樣的
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03/25 23:48, 13分鐘前 , 101F
算力當然是效率越高越好 越多越好 能做的事越堆越高
03/25 23:48, 101F
文章代碼(AID): #1fm_EaMq (Stock)
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