BlockBeats की सूचना के अनुसार, 7 जून को, मार्केट रिसर्चर फिनेंसलॉट ने कहा कि पिछले महीने जारी किया गया ओपन-सोर्स वेक्टर इंडेक्स लाइब्रेरी TurboVec उच्च मेमोरी आवश्यकता वाले बाजार को प्रभावित कर रहा है, और इसका प्रभाव धीरे-धीरे सामने आ रहा है, जिसके कारण शुक्रवार को मेमोरी स्टॉक में गिरावट आई। फिनेंसलॉट ने कहा, "अलविदा माइक्रोन, सैंडिस्क, सैमसंग, SK हाइलेस", और उनका मानना है कि स्टोरेज सेक्टर का अगले सप्ताह प्रदर्शन निराशाजनक होगा।
हालांकि, समुदाय के दृष्टिकोण के अनुसार, TurboVec का मेमोरी सेक्टर पर सीमित प्रभाव है, जब भी कोई नया मेमोरी अनुकूलन घोषित किया जाता है, कोई न कोई पूरे सेमीकंडक्टर उद्योग की मृत्यु की घोषणा कर देता है।
गूगल रिसर्च ने 2024 के मार्च में टर्बोक्वांट क्वांटाइजेशन एल्गोरिथम पेश किया, जिसे मई के अंत में स्वतंत्र डेवलपर रायन कोड्राई ने ओपन सोर्स वेक्टर इंडेक्स लाइब्रेरी टर्बोवेक में लागू किया। यह टूल वेक्टर डेटाबेस की मेमोरी आवश्यकताओं को काफी कम करता है (एक सामान्य उदाहरण: 10 मिलियन वेक्टर्स को float32 के 31GB से लगभग 4GB तक संपीड़ित किया जा सकता है, जिससे मेमोरी उपयोग में लगभग 87% की कमी होती है, और विमान और बिट चौड़ाई पर निर्भर करते हुए अधिकतम 16 गुना बचत हो सकती है)। यह पूरी तरह से ऑफलाइन चलाया जा सकता है, सामान्य Mac पर कुशलतापूर्वक कार्य करता है, और ARM प्लेटफॉर्म पर FAISS IndexPQ/FastScan से 12–20% तेज़ सर्च स्पीड प्रदान करता है, साथ ही पूरी तरह से ओपन सोर्स है, जिसे LangChain, LlamaIndex आदि फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत किया जा सकता है। इसका मतलब है कि डेवलपर्स महंगे GPU क्लस्टर या क्लाउड सेवाओं पर निर्भर नहीं होकर, सामान्य उपभोक्ता-स्तरीय हार्डवेयर पर स्थानीय वेक्टर सर्च कुशलतापूर्वक चला सकते हैं।