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分析｜Google TurboQuant迎來DeepSeek時刻 狂砍記憶體用量！這群人受益最大
【編譯于倩若／綜合外電】隨著記憶體這類零組件價格飆漲，帶動AI（人工智慧）的成本節節攀升，Google上月提出名為TurboQuant的技術創新作為回應。TurboQuant可說是AI另一個「DeepSeek時刻」，是一項大幅降低AI成本的深層嘗試，可能透過減少AI的記憶體使用量帶來長遠效益，讓模型變得更有效率。
TurboQuant問世後，全球記憶體股經歷了大跌及劇烈震盪。針對不斷飆升的AI成本，它「能」與「不能」帶來哪些改變？《知新聞》帶您一文看懂。
Google TurboQuant 技術關鍵數據與影響分析
📌 本文摘要重點
(AI 摘要說明)1 TurboQuant透過即時量化KV Cache，在維持模型準確度前提下，將記憶體需求大幅縮減至原有的6分之1。
2 技術核心在於PolarQuant與QJL兩階段處理，解決了推論階段KV Cache隨上下文視窗擴大而膨脹的瓶頸。
3 分析師指出，技術效率提升將轉化為模型規模擴張，而非降低整體AI硬體投資需求，維持市場成長趨勢。
效率越高、投資越多？TurboQuant與「傑文斯悖論」下的AI發展
即便如此，就像DeepSeek並沒有阻止對AI晶片的大量投資，觀察人士認為TurboQuant很可能反而會讓AI投資持續成長。這正是所謂的「傑文斯悖論」（Jevons paradox），也就是當某樣東西變得更有效率時，反而會讓整體使用量增加。
不過，TurboQuant這種方法，確實有機會透過降低大型語言模型對硬體的需求，讓AI更容易在本地端運行。
記憶體越多，成本越高
據《ZDNET》報導，目前AI最大成本來源，而且在可預見的未來很可能仍是如此，就是對記憶體與儲存技術的需求持續增加。AI極度依賴資料，讓記憶體與儲存的重要性達到電腦史上前所未有的程度。
TurboQuant最早是在1年前由Google研究人員於論文中提出，它運用量化（quantization）技術，來減少表示資料所需的位元數。量化本質上是一種資料壓縮，用更少的位元來表示相同的數值。
《ZDNET》資深科技記者Tiernan Ray指出，在TurboQuant的情境中，重點放在所謂「鍵值快取」（key-value cache，簡稱KV cache），這是AI系統中最吃記憶體的部分之一。
在對Google Gemini這樣的聊天機器人輸入文字時，AI必須把你的輸入與一組類似資料庫的參考資料進行比對。輸入的內容稱為查詢（query），會與記憶體中的資料（稱為鍵，key）做比對，找出數值上的匹配程度，本質上就是一個「相似度分數」。接著系統會利用這個key，從記憶體中取出對應的內容（稱為值，value），也就是最後回覆給你的文字。
一般情況下，每次輸入時，AI模型都必須重新計算新的key和value，這會拖慢整體速度。為了加快處理，系統會把最近用過的key和value存在記憶體中的KV cache。
但這個快取本身也會變成問題：你使用模型越多，KV cache就會佔用越多記憶體。Google的主要作者Amir Zandieh與團隊指出，這種擴張在記憶體使用與運算速度上都是重大瓶頸，尤其對於長上下文模型更是如此。
更麻煩的是，AI模型的key與value變得越來越複雜，也就是所謂的「上下文視窗」（context window）越來越大。這讓模型有更多搜尋選項，理論上能提升準確度。例如目前版本的Gemini 3已將上下文視窗提升到100萬tokens，而像OpenAI的GPT-4這類先前的先進模型，只有將近3.28萬tokens。
但上下文視窗越大，KV cache需要的記憶體也會跟著暴增。
讓量化可以即時運作
解決KV cache膨脹的方法，就是對key和value進行量化，讓整體佔用空間變小。Amir Zandieh團隊在部落格中表示，TurboQuant的壓縮效果是「非常巨大」的。他們強調：「在不犧牲準確度的前提下縮小KV cache，至關重要。」
《ZDNET》指出，量化其實早就被Google等公司用來精簡神經網路，但TurboQuant的新意在於，它可以「即時量化」。過去的方法是在模型部署前（編譯階段）就先壓縮好，但這樣並不夠。
因為KV cache是在推論階段持續更新的，也就是使用者與AI互動時，key和value會不斷改變。因此量化必須又快又準，才能一邊維持小體積，一邊保持資料最新。
TurboQuant裡的「Turbo」就是在強調，它比傳統編譯時量化快得多。
2階段處理方式
TurboQuant採用2個階段：
第1階段，壓縮query和key。這可以用幾何方式來做，因為它們本質上是向量，可以在X-Y平面上表示成一條線並進行旋轉。這個方法稱為「PolarQuant」。
透過隨機嘗試不同的旋轉方式，再還原回原始向量，他們找到能維持準確度但使用更少位元的表示法。
不過，壓縮後的向量在做query與key的比對時，仍會產生誤差，因此他們加入第2個方法 QJL。QJL的做法是保留其中一個向量不壓縮，作為提升準確度的校正機制。
測試成果：準確度不變、記憶體砍6倍
研究團隊將TurboQuant套用在Meta開源模型Llama 3.1-8B上，結果顯示：
在所有測試指標中都維持完整準確度，同時將KV cache的記憶體需求縮小至少6倍。這代表快取需求直接減少到原本的6分之1。
與其他壓縮KV cache的方法（例如DeepSeek去年透過限制搜尋範圍來加速推論）相比，TurboQuant的做法不同。
在另一組測試中，使用Google的Gemma模型以及法國AI新創Mistral的模型，結果顯示：
TurboQuant可以把KV cache量化到僅3 bits，而且不需要重新訓練或微調，也不會影響模型準確度，同時執行速度還比原始模型更快。
研究人員表示，這種方法「實作非常高效，執行時幾乎沒有額外負擔」。
AI會變便宜嗎？分析師指TurboQuant只會讓AI的使用更有效率，而不是降低總需求
Amir Zandieh團隊認為，TurboQuant對AI推論在實際產品中的應用會有重大影響。他們指出，隨著AI被整合進各種產品（從大型語言模型到語意搜尋），這種基礎的向量量化技術，將變得越來越關鍵。
在代理型AI（agentic AI）的時代，像OpenClaw這類可以自主運作的程式，AI的效能不只取決於KV cache。像資料庫讀寫等其他記憶體操作，也會影響長期效率。
不過，關注AI晶片市場的人士指出，就像DeepSeek的效率提升沒有減緩AI投資一樣，TurboQuant也不太可能改變這個趨勢。
美銀美林科技分析師Vivek Arya在寫給客戶的報告中表示，TurboQuant只會讓AI的使用更有效率，而不是降低總需求。他寫道：「記憶體效率提升6倍，很可能會轉化為模型規模（準確度）或上下文長度（KV cache配置）提升6倍，而不是記憶體需求下降6倍。」
本地部署一大福音：TurboQuant讓MacBook Neo與Mac mini也能打造平價AI伺服器
不過，TurboQuant確實能讓某些AI應用變得更省成本，特別是在本地部署的情境下。
舉例來說，當KV cache持續膨脹、上下文視窗變長時，如果是在硬體預算有限的環境中執行AI模型，這些負擔會變得比較可控。
這對想用MacBook Neo或Mac mini這類設備，來打造平價本地AI伺服器的OpenClaw使用者來說，會是一大福音。
