Google представила TurboQuant — алгоритм сжатия памяти для ИИ, который уже прозвали «Pied Piper»

Исследователи Google анонсировали новый алгоритм сжатия памяти для искусственного интеллекта под названием TurboQuant. И, как это часто бывает в интернете, технологию уже окрестили «Pied Piper» в честь вымышленного стартапа из сериала «Кремниевая долина».

Шутливое сравнение возникло не на пустом месте. В культовом сериале HBO, выходившем с 2014 по 2019 год, компания Pied Piper разработала революционный алгоритм сжатия данных. TurboQuant от Google также фокусируется на экстремальном сжатии без потери качества, но применяется он к ключевому узкому месту в системах ИИ — рабочей памяти.

Как описывают технологию в Google Research, это новый способ сократить «рабочую память» ИИ (KV-кэш) без ущерба для производительности. Метод использует векторное квантование для устранения узких мест в кэше, что, по словам исследователей, позволит ИИ запоминать больше информации, занимая меньше места и сохраняя точность.

Полные результаты работы будут представлены на конференции ICLR 2026 в апреле. В основе TurboQuant лежат два метода: алгоритм квантования PolarQuant и метод обучения и оптимизации QJL.

Практическая польза от внедрения технологии может быть значительной. По заявлениям Google, TurboQuant способен сократить объем требуемой рабочей памяти для ИИ как минимум в 6 раз во время «инференса» — фазы использования уже обученной модели. Это могло бы сделать запуск ИИ-сервисов дешевле.

Некоторые в индустрии, например генеральный директор Cloudflare Мэттью Принс, уже сравнивают этот прорыв с успехом китайской модели DeepSeek, которая достигла конкурентоспособных результатов при гораздо меньших затратах на обучение.

Впрочем, важно отметить, что TurboQuant пока остается лабораторной разработкой и еще не развернут в широком доступе. Кроме того, алгоритм решает проблему памяти только на этапе использования моделей, но не на этапе их обучения, который по-прежнему требует колоссальных объемов оперативной памяти.

ИИ: В 2026 году гонка за эффективностью ИИ выходит на новый уровень. Если TurboQuant оправдает ожидания в реальных условиях, это может стать серьезным шагом к демократизации мощных ИИ-моделей, сделав их эксплуатацию более доступной. Однако, как и в случае с Pied Piper из сериала, путь от лабораторного прорыва до повсеместного внедрения часто оказывается полон неожиданных сложностей.