Google'ın yapay zeka araştırmacılarının mizah anlayışı olsaydı, Salı günü duyurulan yeni, ultra verimli yapay zeka bellek sıkıştırma algoritması TurboQuant'a "Fareli Köyün Kavalcısı" adını verirlerdi – ya da en azından internet böyle düşünüyor.
Bu şaka, HBO'nun 2014-2019 yılları arasında yayınlanan "Silicon Valley" dizisinin odak noktası olan kurgusal girişim Pied Piper'a bir göndermedir. Dizi, girişimin kurucularını teknoloji ekosisteminde gezinirken, büyük şirketlerin rekabeti, kaynak yaratma, teknoloji ve ürün sorunları gibi zorluklarla yüzleşirken ve hatta (bizi çok memnun edecek şekilde) TechCrunch Disrupt'ın kurgusal bir versiyonunda jüriyi şaşkına çevirirken takip etti.
Pied Piper'ın TV programındaki çığır açan teknolojisi, neredeyse kayıpsız sıkıştırma ile dosya boyutlarını büyük ölçüde azaltan bir sıkıştırma algoritmasıydı. Google Research'ün yeni TurboQuant'ı da kalite kaybı olmadan aşırı sıkıştırmayla ilgilidir, ancak AI sistemlerindeki temel bir darboğaza uygulanmıştır. Karşılaştırmalar da buradan geliyor.
Google Research bu teknolojiyi, yapay zekanın çalışma belleğini performansı etkilemeden küçültmenin yeni bir yolu olarak tanımlıyor. Araştırmacılara göre, YZ işlemede önbellek darboğazlarını gidermek için bir tür vektör nicelleştirme kullanan sıkıştırma yöntemi, YZ'nin daha az yer kaplarken ve doğruluğu korurken daha fazla bilgiyi hatırlamasına olanak tanıyacak.
Bulgularını önümüzdeki ay ICLR 2026 konferansında, bu sıkıştırmayı mümkün kılan iki yöntemle birlikte sunmayı planlıyorlar: PolarQuant niceleme yöntemi ve QJL adı verilen bir eğitim ve optimizasyon yöntemi.
Burada söz konusu olan matematiği anlamak araştırmacıların ve bilgisayar bilimcilerinin yapabileceği bir şey, ancak sonuçlar daha geniş teknoloji endüstrisini bir bütün olarak heyecanlandırıyor.
Gerçek dünyada başarılı bir şekilde uygulanması halinde TurboQuant, KV önbelleği olarak bilinen çalışma zamanı "çalışma belleğini" "en az 6 kat" azaltarak yapay zekanın daha ucuza çalışmasını sağlayabilir.
Cloudflare CEO'su Matthew Prince gibi bazıları bunu Google'ın DeepSeek anı olarak bile adlandırıyor – daha kötü çipler üzerinde rakiplerinin maliyetinin çok altında eğitilen ve sonuçlarında rekabetçi kalan Çinli yapay zeka modelinin sağladığı verimlilik kazanımlarına bir gönderme.
Yine de TurboQuant'ın henüz geniş çapta kullanılmadığını belirtmek gerekir; şu anda hala bir laboratuvar buluşudur.
Bu da DeepSeek ya da hatta kurgusal Pied Piper gibi bir şeyle karşılaştırma yapmayı zorlaştırıyor. Televizyonda Pied Piper'ın teknolojisi bilgi işlem kurallarını kökten değiştirecekti. TurboQuant ise verimlilik kazanımlarına ve çıkarım sırasında daha az bellek gerektiren sistemlere yol açabilir. Ancak, eğitim yerine yalnızca çıkarım belleğini hedeflediği için yapay zekanın neden olduğu daha geniş RAM sıkıntısını çözmeyecektir – ikincisi büyük miktarlarda RAM gerektirmeye devam etmektedir.
