Google berencana mempresentasikan temuan ini di Konferensi ICLR 2026 di bulan April. Di mana, teknologi ini didukung oleh dua teknik utama yakni PolarQuant dan Quantization-awere Joint Learning atau QJL.

Walau terdengar menjanjikan, TurboQuant ini belum digunakan secara luas dan masih menjadi terobosan laboratorium hingga saat ini. Tetapi, peneliti Google mengeklaim TurboQuant akan meningkatkan efisiensi sistem dan membutuhkan lebih sedikit memori selama inferensi.

Selain itu, teknologi ini juga hanya menargetkan efisiensi memori bukan untuk pelatihan model. Padahal, kebutuhan RAM terbesar dalam AI di industri saat ini justru terjadi saat pelatihan dan masih membutuhkan sumber daya yang besar.

(ell)