随着人工智能（885728）技术持续推进，算力与存储需求成为行业关注焦点。谷歌（GOOG）(GOOG.US,GOOGL.US)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（GOOG）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。

谷歌（GOOG）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）(MU.US)股价一度下跌约4%，西部数据（WDC）(WDC.US)一度下跌约4.4%，希捷科技（STX）(STX.US)一度下跌约5.6%，而闪迪（SNDK）(SNDK.US)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（886042）与硬盘产品的长期需求。

与此同时，闪迪（SNDK）还宣布已与半导体（881121）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（GOOG）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。