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title: "Golpe al mercado de la RAM: Google presenta una tecnología que reduce hasta 6 veces el uso de memoria en IA"
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description: "Introduce una nueva forma de gestionar la memoria en modelos de IA, con potencial para reducir costos, mejorar el rendimiento y modificar la dinámica entre software y hardware."
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date_published: "2026-03-26T22:09:00-03:00"
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tags:
  - "desarrollo"
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# Golpe al mercado de la RAM: Google presenta una tecnología que reduce hasta 6 veces el uso de memoria en IA

![turboquant](/download/multimedia.normal.9704053939e5bccf.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp)

Google dio a conocer **TurboQuant**, un nuevo algoritmo que promete **reducir drásticamente el consumo de memoria en modelos de inteligencia artificial**, con mejoras que podrían cambiar el equilibrio entre software y hardware en el sector tecnológico.

Según datos de la compañía, esta innovación permite **disminuir el uso de memoria hasta seis veces y acelerar procesos hasta ocho veces**, enfocándose en uno de los principales cuellos de botella actuales: la llamada **KV cache**, una memoria clave en el funcionamiento de los modelos de lenguaje.

El impacto no tardó en sentirse en los mercados, donde **fabricantes de memoria RAM registraron caídas tras el anuncio**, ante la posibilidad de que este tipo de avances reduzca la dependencia del hardware más costoso.

## Menos memoria, mismo rendimiento

El eje de TurboQuant está en un sistema de compresión mucho más eficiente que los métodos tradicionales. Mientras que los modelos actuales trabajan con representaciones de **16 o 32 bits**, esta tecnología logra operar con **tan solo 3,5 bits por canal sin pérdida de calidad significativa**, e incluso con 2,5 bits con degradación mínima.

Esto se consigue mediante una combinación de técnicas avanzadas de cuantización junto a un método matemático que **reduce el tamaño de los datos sin introducir errores relevantes**, algo que históricamente fue el gran desafío en este tipo de optimizaciones.

Si estos resultados se sostienen fuera de entornos de prueba, el impacto sería directo: **modelos capaces de procesar contextos más largos con el mismo hardware o funcionar con menos recursos**, reduciendo costos en centros de datos y sistemas de IA a gran escala.

## Un cambio de paradigma en la inteligencia artificial

Más allá de lo técnico, el anuncio marca una tendencia: **la industria podría empezar a depender menos del aumento constante de potencia y más de mejoras algorítmicas**.

En los últimos años, el avance de la IA estuvo impulsado principalmente por **más chips, más memoria y mayor capacidad de cómputo**. Sin embargo, desarrollos como TurboQuant muestran que todavía existe margen para optimizar el rendimiento desde el software.

De todos modos, desde la propia compañía advierten que se trata de **resultados experimentales**, con presentación prevista en ICLR 2026, por lo que su adopción masiva aún no está garantizada.

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