Google最新發布的AI技術突破，因有望提升模型運算效率，引發市場對記憶體需求可能放緩的擔憂，拖累相關晶片股表現。記者黃仁杰／編譯

Google最新發布的AI技術突破，因有望提升模型運算效率，引發市場對記憶體需求可能放緩的擔憂，拖累相關晶片股表現。

[caption id="attachment_204218" align="aligncenter" width="1200"] Google最新發布的AI技術突破，因有望提升模型運算效率，引發市場對記憶體需求可能放緩的擔憂。（圖／123RF）[/caption]

週四，全球兩大記憶體廠SK海力士與三星電子股價分別下跌約6%與近5%；日本快閃記憶體大廠Kioxia也下跌近6%。此前，美國市場的SanDisk與美光股價亦走弱。

這波震盪主因來自Google推出名為「TurboQuant」的新型壓縮技術，聲稱可將大型語言模型（LLM）所需記憶體降低至原本的六分之一。該技術主要針對「Key-Value Cache」進行優化，使模型能減少重複運算，進一步提升效率。

市場憂心，若AI模型對記憶體需求下降，將影響用於訓練與運行模型的高頻寬記憶體（HBM）與DRAM需求，進而衝擊相關廠商。

Cloudflare執行長Matthew Prince將此技術形容為「Google版DeepSeek」，暗指其可能帶來類似中國AI公司DeepSeek去年引發的市場震盪。他指出，AI在速度、記憶體使用、功耗與多租戶運算等方面仍有大量優化空間。

不過，也有分析師持不同看法。研究機構SemiAnalysis的記憶體分析師Ray Wang表示，該技術未必會降低整體記憶體需求，反而可能因模型效能提升，進一步推升對高階硬體的需求。

他指出，當瓶頸被突破後，AI模型將更強大，反而需要更高規格的硬體支撐，記憶體用量難以真正下降。

儘管短期股價承壓，記憶體產業長期基本面仍具支撐。AI需求強勁加上供應受限，已推升記憶體價格至高檔，並帶動廠商獲利大幅成長。過去一年，三星股價上漲近200%，美光與SK海力士更大漲逾300%。

分析指出，本波股價回檔，主要仍屬獲利了結所致。Quilter Cheviot科技研究主管Ben Barringer表示，記憶體產業本就具高度循環性，投資人原本就尋找獲利出場時機，而Google技術進展只是加重市場壓力的因素之一。

他強調，TurboQuant屬於漸進式創新，而非顛覆性技術，不會改變記憶體產業長期需求趨勢，但在市場情緒轉向保守時，即便是小幅變化，也可能成為資金調節的觸發點。

來源：CNBC

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編譯／李寓心 近期有科學家，將先前拍攝到一個遙遠的超大質量黑洞，透過超級計算機的改造，顯示出更加清晰的黑洞樣貌 …

編譯／李寓心

近期有科學家，將先前拍攝到一個遙遠的超大質量黑洞，透過超級計算機的改造，顯示出更加清晰的黑洞樣貌，並將圖像提高至高保真度（Hi-Fi），不僅重新定義該黑洞的特徵，也有助於科學家更好地了解在銀河系中的黑洞。

根據報導，梅西耶87（Messier 87），也稱為「室女A星系」，是銀河系附近質量最大的星系之一，其核心是一個超大質量的黑洞，並將該黑洞稱為「M87*」。而M87*是2017年，由事件視界望遠鏡（Event Horizon Telescope, EHT）所收集到，於2019年對外公開。

雖然EHT是一個由全球7台望遠鏡所組成，具有綜合觀測能力，但其收集到的數據仍存有差異，就像拼圖中缺失的一塊。因此，天體物理學博士後研究員Lia Medeiros與團隊，使用一種稱為「主成分干涉模型」（principal-component interferometric modeling, PRIMO）的機器學習技術，來填補M87圖像中空白的部分，並將EHT陣列提升至最大值。

Medeiros說道：「由於我們無法近距離的研究黑洞，因此圖像的細節，對我們在理解黑洞的過程中，有著至關重要的作用。」透過PRIMO技術優化的M87*圖像，讓科學家能更準確地，將實際觀察到的黑洞與理論預測相匹配。該團隊的研究員Tod Lauer也在聲明中表示，PRIMO是一種新方法，可彌補EHT觀測建構圖像中缺失的部分。

對於PRIMO技術，世界著名的理論研究機構普林斯頓高等研究院（IAS）解釋，PRIMO為機器學習的其中一個分支—字典學習（Dictionary Learning），主要能夠根據大量訓練材料生成規則。因此，該團隊提供了30,000張Hi-Fi的黑洞模擬圖像，使PRIMO能夠尋找出模式，並將其合併至EHT圖像中，以創建出M87*的Hi-Fi圖像，顯示出望遠鏡可能遺漏的黑洞結構。

Medeiros表示，PRIMO的機器學習技術，對干涉術（Interferometry）產生重要的影響，可從系外行星至醫學等領域，發揮關鍵作用。而使用PRIMO技術，不僅提高EHT圖像的解析度，改善對超大質量黑洞特徵的估計，包括質量、大小和消耗物質的速率等，同時也提供一個了解黑洞物理學的絕佳機會，成為提取黑洞更多資訊的重要工具。

資料來源：SPACE

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