人工智能技术快速发展，大模型参数规模已突破万亿级别，但内存压力成为制约AI发展的主要瓶颈。在模型推理过程中，键值缓存（Key-Value Cache）占用的内存资源大幅增加，每次问答和推理都需要大量存储支持。OpenAI首席运营官Brad Lightcap曾表示，存储芯片短缺和能源供应紧张是AI基础设施扩张的两大挑战。
从"算得动"到"用得起、用得好"，大模型产业化需要的是算法、系统、硬件与商业模式的综合优化；TurboQuant的探索表明：当资源接近极限时，提升效率就是生产力。未来，谁能将先进方法转化为可复制、可持续的工程能力，谁就更可能在新一轮竞争中占据优势。