随着人工智能技术持续推进,算力与存储需求成为行业关注焦点。谷歌(GOOG,GOOGL)近日发布一系列新算法,旨在显著降低大语言模型(LLM)及向量搜索引擎运行所需的内存占用,这一举措引发存储产业链股价集体承压。
谷歌此次推出的核心技术包括TurboQuant、量化Johnson-Lindenstrauss变换以及PolarQuant。其中,TurboQuant通过优化向量量化过程中的压缩效率,解决高维数据处理带来的内存负担;Johnson-Lindenstrauss变换则通过数学降维技术,在保持数据关系不变的前提下大幅缩减数据规模,实现“零额外内存开销”的高效表达;PolarQuant则利用极坐标映射,将数据投射到固定结构中,从而跳过传统数据归一化步骤,进一步降低资源消耗。
美股投资网获悉,谷歌研究科学家Amir Zandieh与公司副总裁兼资深研究员Vahab Mirrokni表示,随着AI在大语言模型与语义搜索等场景中的广泛应用,底层向量量化技术的重要性将持续提升。这些算法有望从根本上改善AI系统的运行效率,并降低对高端存储硬件的依赖。
受此消息影响,存储与硬盘相关公司股价在周三早盘普遍下跌。美光科技(MU)股价一度下跌约4%,西部数据(WDC)一度下跌约4.4%,希捷科技(STX)一度下跌约5.6%,而闪迪(SNDK)跌幅一度达8%。市场担忧,若AI模型对内存依赖下降,可能削弱对存储芯片与硬盘产品的长期需求。
与此同时,闪迪还宣布已与半导体公司Nanya Technology达成私募认购协议,将进行股权投资,显示行业内部仍在加快整合与布局。
谷歌表示,TurboQuant相关成果将于今年4月在里约热内卢举行的国际学习表征会议上正式发布。分析人士认为,若相关技术得到广泛应用,可能对AI硬件需求结构产生深远影响,进而重塑存储行业的增长逻辑。
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