大模型推理面临内存瓶颈。随着大模型应用从训练转向大规模推理部署，长上下文、多轮对话等场景日益普及，对高带宽存储和显存容量的需求也随之增长。推理过程中使用的键值缓存（KV Cache）会随上下文长度增加而膨胀，导致显存占用过高、并发能力受限、单次请求成本上升。在全球科技企业竞相建设算力基础设施的背景下，存储资源供需矛盾日益突出，"算力充足但受限于内存"的情况屡见不鲜。
算力竞赛的下半场不仅是硬件规模的较量，更是软件算法和系统工程能力的综合比拼；TurboQuant等技术的出现表明，提升内存效率正成为推动大模型普及的关键路径。但技术能否真正改变产业格局，还取决于开放生态建设、工程落地能力和实际业务验证。在关注技术突破的同时，业界更应重视可验证的指标和可复制的应用，稳步将创新转化为生产力。