谷歌AI论文被指控学术不端：一篇论文让存储股蒸发900亿美元，中国学者公开叫板

谷歌一篇宣称能把AI内存需求砍到六分之一的论文，还没在学术会议上正式亮相，就被中国学者揪出了三个”硬伤”。

3月26日，谷歌研究院在官方渠道高调推广TurboQuant算法，称其能将大模型推理的KV缓存压缩至原来的1/6，推理速度提升8倍。消息一出，美光、SK海力士等全球存储芯片公司股价集体暴跌，总市值蒸发约900亿美元。这篇论文已被ICLR 2026接收，计划在4月会议上展示。然而，苏黎世联邦理工博士后高健扬和其导师龙程公开指控该论文存在严重学术失实：一是将他们2024年发布的RaBitQ算法错误描述为”基于网格的乘积量化”，刻意忽略其核心的随机旋转创新；二是TurboQuant的核心机制同样依赖”先对向量施加随机旋转”，与RaBitQ高度吻合但正文从未正面引用；三是对比实验条件对RaBitQ明显不利，且作者早已知情但拒绝修正。

更有意思的是，TurboQuant论文第二作者曾在2025年1月主动联系高健扬求助调试RaBitQ代码，说明对方对该技术细节有深入了解。高健扬团队从去年5月起多次通过邮件指出问题，谷歌方面先是表示已告知全体作者，随后停止回复，直到争议公开后才承诺在ICLR会议后再做修正，但明确拒绝讨论方法论相似性。目前高健扬计划在arXiv发布详细技术报告，并考虑向谷歌研究申诉理事会进一步反映情况。谷歌官方尚未对此事做出正式回应。一篇顶会论文引发全球市场震荡，还被原作者当众拆台，这在AI学术圈还真不多见。