谷歌再发“技术澄清”,砸崩全球存储股的论文陷争议_ZAKER新闻 在沉默了近一周后
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2026-04-02 19:39:41
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4 月 1 日,在沉默了近一周后,谷歌引发争议的压缩算法 TurboQuant 论文团队终于回应了。然而,这一最新的 " 技术澄清 " 看起来仍未平息争议,针对 " 核心技术相似性 " 的指控,谷歌辩称随机旋转是标准技术,并认为实验基准中的错误对事实 " 并不重要 "。

在 3 月最后一周,这篇被谷歌官方博客高调宣传的论文,曾以一己之力砸崩全球存储芯片股,美光、SK 海力士、三星电子等市值蒸发超 900 亿美元。论文指出,TurboQuant 这种压缩算法能够将大语言模型的 KV 缓存内存占用减少至少 6 倍,速度提升高达 8 倍,且精度零损失。

华尔街的恐慌在于:如果软件能把 AI 内存需求压缩 6 倍,芯片硬件的增长逻辑就要重写。

然而,反转来得很快。3 月 27 日,RaBitQ 作者、苏黎世联邦理工学院博士后高健扬在知乎发布万字长文,指控谷歌团队存在系统性学术问题,舆论迅速转向对谷歌学术不端的拷问。

业界普遍认为,RaBitQ 率先提出了原创方法,TurboQuant 在其基础上进行了优化,却未给予应有的引用与尊重,甚至作出了不公正的贬低。

4 月 1 日,面对外界的指控,论文第二作者 Majid Daliri 终于出来,代表团队在 OpenReview 平台上发布了一份共四个点的 " 技术澄清 "。

在核心技术新颖性方面,谷歌辩称,TurboQuant 的核心方法并非源自 RaBitQ。因为 " 随机旋转是量化文献中一种标准的、无处不在的技术 ",早在 RaBitQ 出现前就被广泛使用。TurboQuant 的真正创新在于推导出了旋转后的坐标分布。

但学术圈的规则是:如果某人是第一个把 " 轮子 " 用在 " 汽车 " 上,并造出了完整的车,后来的造车者引用并致谢是基本的学术礼仪。谷歌将前人成果轻描淡写为行业常识,等于把先行者贡献降级了。

其次,关于贬低 RaBitQ 理论为 " 次优 " 的指控,论文作者承认,是因为自己没仔细看对方的附录,漏了一个常数因子,才得出了草率的结论," 导致我们最初诚实地将该方法描述为次优 "。现在仔细研究了,发现 RaBitQ 确实是最优的,团队正在更新 TurboQuant 手稿。

不过,一篇顶会论文,对同行核心理论的负面评价建立在 " 没看清附录 " 的基础上,这一解释的力度难免受到质疑。

在第三点,针对 " 把对手绑住手脚再赛跑 " 的指控,Majid Daliri 直接指出,即使完全省略了与 RaBitQ 的运行时比较,该论文的科学影响和有效性也基本保持不变。因为 TurboQuant 的主要贡献在于压缩质量的权衡,而不是特定的加速。

此前高健扬在公开信中披露,谷歌团队测试 RaBitQ 时使用单核 CPU 并关闭多线程,测试 TurboQuant 时则采用英伟达 A100 GPU。尽管团队宣称速度对比并非核心,论文中却仍将速度作为关键卖点之一。

最后,谷歌在回应中暗示对方 " 别有用心 ",指出论文自 2025 年 4 月就在 arXiv 发布,对方有将近一年时间通过学术渠道提问题,却等到论文获得广泛关注后才闹大。

根据高健扬此前的回应,早在 2025 年 5 月双方就通过邮件私下沟通,2025 年 11 月还曾联系 ICLR 组委会,但均未得到有效回应。直到谷歌通过官方渠道将论文推上千万级曝光量的神坛,学术纠正才变得迫在眉睫。

在 OpenReview 上,有研究者评论,这是一个值得更多关注的严重问题。" 看到从事实际基础工作的人被忽视,而大型、有影响力的组织却大肆宣传自己的成果,这令人沮丧。" 在这一点上,感觉不像是科学,更像是一场与大厂的公关竞赛。

同时,TurboQuant 论文的审稿人也站出来表达态度,称由于其理论分析和实验结果,对这篇论文曾给予了很高的评价。

" 然而我也明确指出,RaBitQ 和 TurboQuant 都使用随机旋转,并要求 TurboQuant 的作者比较 TurboQuant 和 RaBitQ 之间的设计差异如何影响性能。" 这位审稿人表示,正确的学术实践是在论文中深入讨论 RaBitQ 和 TurboQuant 之间的差异,但审稿时 " 惊讶地发现 RaBitQ 在主论文的实验部分只提到过一次 "。

不可否认,TurboQuant 在技术层面具备商业潜力。一位人工智能硕士在知乎上分析称,在大模型推理场景中,KV 缓存内存占用直接决定单卡可同时处理的请求数量,是推理服务商最核心的经济指标。同样一张卡,并发量若提升 6 倍,每个请求的推理成本理论上可降至原来的六分之一。对于那些每天处理数十亿次 API 调用的 AI 厂商而言,这将是一项巨大的降本利器,这也是此次股市震荡的原因。

谷歌这一论文即将在 4 月底的机器学习顶级会议 ICLR 2026 上发表,但看起来团队要先迈过这场学术争议的门槛。风波最终会如何收场,仍有待观察。

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来源:第一财经

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