На этой неделе Google представила метод сжатия данных TurboQuant при работе с ИИ, который позволяет снизить потребность моделей в памяти в шесть раз без потери точности. Данный прорыв вызвал падение курсов акций крупных производителей памяти, но после более глубокого анализа ситуации котировки выборочно отыграли потери.
Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone
От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте
Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте
Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов
Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности
Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях
Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК
Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше
Источник изображения: Samsung Electronics
Данный метод сжатия данных, как поясняют эксперты, в большей мере влияет на потребность разработчиков ИИ в памяти типа NAND, поэтому производители микросхем прочих типов могут не переживать по поводу снижения спроса. Например, курсы акций Samsung и SK hynix, которые остаются крупнейшими производителями HBM, свои первоначальные потери отыграли. Поставщики DRAM в целом могут не переживать по поводу влияния метода TurboQuant на отрасль, чего нельзя сказать о производителях NAND.
К концу рабочей недели акции Samsung отыграли ранние потери, тогда как ценные бумаги SK hynix сохранили разрыв в 1 % относительно курсовой стоимости по состоянию на четверг. Зато акции Sandisk и Kioxia, которые специализируются на выпуске NAND, продолжили своё падение. При этом следует учитывать, что с августа прошлого года первые подорожали более чем в десять раз, а вторые — более чем на 600 %.
По оценкам специалистов Morgan Stanley, внедрение TurboQuant почти не угрожает производителям HBM, оно способно оказать влияние разве что на сегмент NAND. Данный метод сжатия применяется при инференсе, а не обучении языковых моделей, которое подразумевает активное использование GPU с установленной памятью типа HBM. По некоторым оценкам, внедрение TurboQuant всё равно не окажет долгосрочного влияния на рынок микросхем памяти, и наблюдаемая коррекция является краткосрочной. Тем не менее, эволюция отрасли может сформировать разные условия для работы производителей различных типов памяти, как отмечают эксперты.
