記者｜岳楚鹏 3月26日、Google Research（グーグル研究院）の論文が世界のストレージチップ市場を揺るがし、米国および韓国の大手企業で時価総額900億ドル超が蒸発する事態につながった。 同グーグルの論文は、TurboQuantと名付けられた新アルゴリズムが、精度を損なうことなく、AI大規模言語モデルのKVキャッシュのメモリ使用量を元の1/6に圧縮できると主張している。 わずか1日後、チューリッヒ工科大学の博士研究員である高健揚がソーシャルメディアに投稿し、グーグル論文には重大な学術的問題があると断じた。 高健揚は、グーグルがTurboQuantアルゴリズムと、2024年にシンガポールの南洋理工大学（NTU）で博士課程在学中に自分が発表したRaBitQ手法との類似性を回避したことを指摘し、さらにRaBitQの理論結果を誤って記述しているうえ、不公平な実験環境を意図的に作り出していると述べた。 RaBitQはベクトル量子化アルゴリズムであり、高度に圧縮した状態でもベクトルデータの検索の信頼性を確保できる。 高健揚はまた、グーグルのTurboQuantチームは「誤りを認めても修正しない」立場だとも述べた。グーグル論文が2025年4月に正式発表される前に、自分はメールで上記の問題をすでに指摘していたが、グーグル側はそれを知った後も、最終版で徹底的な修正を行っていない。 3月29日、『日経経済ニュース』（以下NBD）がRaBitQ論文の著者である高健揚および龍程に取材した。 RaBitQは、高健揚がシンポールの南洋理工大学で博士課程に在籍中に取り組んだ主要な研究であり、龍程は彼の博士学生指導教員だ。 同時に、NBDはグーグルにも取材メールを送ったが、掲載時点までに返信は得られていない。伝えられるところによれば、グーグル研究院は4月に開催される2026年国際学習表現会議（ICLR 2026）でTurboQuant論文を発表する予定だ。高健揚 画像出典：取材先提供 NBD：あなたたちは最初に、グーグルのTurboQuant論文に問題があると気づいたのはいつですか？ 高健揚：2025年1月の時点で、TurboQuant論文の第2著者であるMajid Daliriが自ら連絡してきて、RaBitQのC++コードを基にした自分のPython版のデバッグを手伝ってほしいと依頼し、詳細な再現手順とエラー情報も説明してくれました。これはTurboQuantチームがRaBitQの技術的な詳細を十分に理解していたことを示しています。 2025年4月にTurboQuant論文が発表された後、同論文におけるRaBitQの説明が重大に事実と異なることに気づきました。RaBitQをgrid-based PQ（グリッドに基づく積の量子化）として説明し、その核心であるランダム回転ステップを完全に無視しているだけでなく、導出や根拠を何ら示さないまま、RaBitQの理論的保証を「準最適」と定性的に位置づけており、実験の比較設計にも明らかな不公平さがありました。 私たちの最初の反応は困惑と残念さでした。TurboQuantとRaBitQの類似性は技術的に明確に判別でき、相手もRaBitQについて一般の読者をはるかに超える理解を持っているのに、このように体系的な誤りが出てくるのは、うっかりしたミスで説明するのが難しいのです。 NBD：公開発声の前に、双方のチームはどのようなやり取りをしましたか？ 高健揚：私たちは一年以上にわたって複数ラウンドで連絡を取り合いました。 2025年5月、私たちはメールでMajid Daliriと、実験条件の相違と理論結果の最適性について詳細な技術討論を行い、TurboQuantチームによる誤った解釈を1つずつ明確化しました。Majid Daliriは、討論結果を全ての共同著者に伝えたことを明確に述べました。 しかし、私たちが論文中の事実関係の誤りの修正を求めた後、彼は返信を止めました。 2025年11月に私たちは、TurboQuantがICLR 2026（2026年国際学習表現会議）に投稿済みであり、誤りの内容がそのまま変更されていないことを発見しました。そこでICLR 2026のPC Chairs（大会議長）に連絡しましたが、返答はありませんでした。 2026年3月、論文がグーグルの公式チャネルを通じて大規模に宣伝された後、私たちは再び全著者に正式にメールを送りました。 受け取った返信は次の通りです。第1著者Amir Zandiehは、理論的記述と実験条件を修正することを約束した一方で、方法論の類似性に関する議論の修正は明確に拒否し、ICLR 2026の正式な会議が終了した後でなければ修正しないと主張しました。この返答は私たちにとって失望ではありましたが、驚きでもありませんでした。相手は問題の所在をはっきり理解しているのに、最小限の譲歩を選んだのは明らかです。 NBD：TurboQuantとRaBitQの最も重要な類似点は何ですか？ 高健揚：両者の最も核心的な類似点は、量子化の前にベクトルにランダム回転（Johnson-Lindenstrauss変換）を適用するという重要な設計を、どちらも採用していることです。そして、回転後の座標分布の統計的性質を利用して距離推定器を構築しています。 注目すべき点として、TurboQuant論文の著者は、ICLR OpenReview（学術界で広く使われている公開の論文査読プラットフォーム）での査読対応の返信文において、次のように自分たちの方法を説明しています。「実装としては、ベクトルのL2ノルムでそれを正規化し、その後1回ランダム回転を加えて、これらのベクトルの各成分がBeta分布に従うようにする。」これはRaBitQの核心メカニズムと非常に一致していますが、論文本文ではこの関連性が正面から一度も説明されていません。 たとえ話で理解するならこうです。ある料理人が先に、料理の完全なレシピを公開し、その後別の料理人が、ほぼ同じ核心手順を用いた料理を公開したにもかかわらず、紹介の中で先行者のことを「やり方が違って、効果が劣る別の料理」として説明し、両者のつながりについては一切触れない、という状況です。 読者は事情を知らないため、当然ながら公正な判断に至れません。龍程 画像出典：取材先提供 NBD：学術的な規範に従えば、この種の関係はどのように扱うべきですか？ 龍程：学術的規範では、新しい取り組みが方法論の面で既存の仕事との間に実質的な関連がある場合、その関連を明確に引用し、正面から議論すべきであり、新しい仕事がどの点でどこまで前進しているのか、どの点で既存の枠組みを踏襲しているのかも説明する必要があります。 この点は本件では特に重要です。なぜならICLRの査読者の一人も、査読コメントの中で独立して「RaBitQおよびその変種とTurboQuantの相似点は、それらがいずれもランダム射影を使用しているところにある」と指摘し、より十分な議論と比較を明確に求めていたからです。 査読者ですらこの関連性に気づいているのに、論文の著者は最終版において、追加の議論を行わなかったばかりか、元々本文中にあったRaBitQに関する不完全な説明を付録に移してしまいました。この扱い方は、学術規範の基本的要求に真っ向から反します。 NBD：なぜ今、公開するのでしょうか。学術ルートを通じて内部で解決し続けるのではなく。 龍程：私たちは学術ルートを飛ばしているわけではありません。学術ルートによる手続きがすでにほぼ終わった段階で、公開を選んだのです。 私たちはまず論文著者、ICLR PC Chairs（プログラム委員会議長）に連絡し、ICLR General Chairs（大会議長）およびCode and Ethics Chairs（コードと倫理の議長）にも、完全な証拠パッケージを添えた正式な申立てを提出しました。同時にICLR OpenReviewのプラットフォーム上でも公開コメントを掲載しました。 しかし、現実を認めなければなりません。私たちは小規模な大学の研究チームで、相手はグーグル研究院です。資源、影響力、発言力の面で、そもそも両者は不均衡です。 TurboQuant論文はSNS上での関連閲覧数が短期間に数千万回に達しました。これは、どの大学の研究室にも到底備わっていない伝播能力です。 このような不均衡の構図のもとで、私たちが沈黙して内部プロセスの完了を待ち続ければ、誤った物語は誤りのまま固まっていく速度をさらに加速させるだけです。公開による発声は、弱い立場の側が、正式なルートでの対応が遅れた際に、基本的な学術事実を守るために取り得る、限られた手段の一つです。 NBD：関連する問題が修正されない場合、どのような影響があり得ますか？ 龍程：第一に、学術史の記録が体系的に歪められ、後続の研究者が方法論の進化の起点を誤って判断し、その誤った土台の上に新しい仕事が構築されてしまいます。 第二に、独創的研究のインセンティブが損なわれます。厳密な理論的導出を経て漸近的に最適な誤差境界に到達した方法が、再パッケージされて数千万という露出量で一般に押し出される一方で、元の著者は本来得られるべき評価を受けられない。これは学術エコシステムへの損害であり、長期にわたって深刻です。 第三に、ベクトル量子化は現在、急速に発展しており、産業界の関心も非常に高い分野ですが、不正確な帰属は実務者と研究者の技術ルートに対する判断に直接影響し、資源の誤った配置を招きます。 NBD：これは学術的な見解の相違だと考えていますか？ 龍程：それは学術的見解の相違の範囲をすでに超えています。学術的な相違は通常、双方の間で技術内容に対する本質的な理解の差があるときに生じます。 しかし本件では、TurboQuantチームがRaBitQの技術詳細を理解していることは十分に記録されています。私たちは2025年5月にメールで理論的保証の最適性について論点を1つずつ明確化しており、Majid Daliriも全著者に伝えたと明確に述べています。実験条件の不均衡も、メールの中で著者本人によって認められています。 上記の状況では、論文が投稿され、査読され、受理され、発表され、さらに大規模に宣伝されるまでの過程の中で、関連する誤りが一貫して修正されませんでした。私たちは、軽々に性質付けをすることには前向きではありませんが、それでも、こうした一連の行為には、学術共同体と関連機関が独立に判断できるだけの十分な事実の根拠があると考えています。画像出典：高健揚のソーシャルメディアアカウント NBD：グーグル研究院のような大規模研究機関には、どのような責任があるのでしょうか？ 龍程：大規模機関のお墨付き（バックアップ）そのものが増幅効果を生みます。論文がグーグルの公式チャネルを通じて宣伝されれば、その伝播速度とカバー範囲は通常の学術論文とは比較になりません。 この規模のもとで、論文中の誤った物語が拡散してしまえば、訂正にかかるコストは何倍にも増えます。私は、大規模機関には、論文を外部で大規模に宣伝する前に、他者の仕事に関する記述について最低限の事実確認を行う責任があると考えます。責任を完全に同業の査読者に押し付けるべきではありません。 同時に、外部の研究者が根拠のある異議を提示する場合、大規模機関もまた、沈黙を続けるのではなく、正式な社内メカニズムで対処すべきです。これは学術コミュニティへの責任であると同時に、自らの信頼性を守ることでもあります。 NBD：あなたたちは今後、さらなる行動を取りますか？ 龍程：今後、私たちはarXivに詳細な技術レポートを公開する計画です。RaBitQとTurboQuantの方法論上の関係を体系的に整理し、3つの問題についてそれぞれ技術レベルで逐一説明して、学術コミュニティの参考にします。 また、Google Research Escalation Council（グーグル研究申立て理事会）のような関連機関に対して、さらに別のルートを通じて報告することも検討しています。私たちの目的は常に、公共の学術記録が各手法間の実際の関係を正確に反映することであり、対立を作り出すことではありません。 大量の情報、精密な解釈は、Sina Finance APPへ 责任编辑：常福强
崩壊させたグローバルストレージ株のGoogle論文が学術論争に巻き込まれる 中国の学者がその深刻な誤りを指摘し、訂正しない：私たちの方法を使用したが、意図的に類似性を回避している
記者｜岳楚鹏
3月26日、Google Research（グーグル研究院）の論文が世界のストレージチップ市場を揺るがし、米国および韓国の大手企業で時価総額900億ドル超が蒸発する事態につながった。
同グーグルの論文は、TurboQuantと名付けられた新アルゴリズムが、精度を損なうことなく、AI大規模言語モデルのKVキャッシュのメモリ使用量を元の1/6に圧縮できると主張している。
わずか1日後、チューリッヒ工科大学の博士研究員である高健揚がソーシャルメディアに投稿し、グーグル論文には重大な学術的問題があると断じた。
高健揚は、グーグルがTurboQuantアルゴリズムと、2024年にシンガポールの南洋理工大学（NTU）で博士課程在学中に自分が発表したRaBitQ手法との類似性を回避したことを指摘し、さらにRaBitQの理論結果を誤って記述しているうえ、不公平な実験環境を意図的に作り出していると述べた。
RaBitQはベクトル量子化アルゴリズムであり、高度に圧縮した状態でもベクトルデータの検索の信頼性を確保できる。
高健揚はまた、グーグルのTurboQuantチームは「誤りを認めても修正しない」立場だとも述べた。グーグル論文が2025年4月に正式発表される前に、自分はメールで上記の問題をすでに指摘していたが、グーグル側はそれを知った後も、最終版で徹底的な修正を行っていない。
3月29日、『日経経済ニュース』（以下NBD）がRaBitQ論文の著者である高健揚および龍程に取材した。
RaBitQは、高健揚がシンポールの南洋理工大学で博士課程に在籍中に取り組んだ主要な研究であり、龍程は彼の博士学生指導教員だ。
同時に、NBDはグーグルにも取材メールを送ったが、掲載時点までに返信は得られていない。伝えられるところによれば、グーグル研究院は4月に開催される2026年国際学習表現会議（ICLR 2026）でTurboQuant論文を発表する予定だ。
高健揚 画像出典：取材先提供
NBD：あなたたちは最初に、グーグルのTurboQuant論文に問題があると気づいたのはいつですか？
高健揚：2025年1月の時点で、TurboQuant論文の第2著者であるMajid Daliriが自ら連絡してきて、RaBitQのC++コードを基にした自分のPython版のデバッグを手伝ってほしいと依頼し、詳細な再現手順とエラー情報も説明してくれました。これはTurboQuantチームがRaBitQの技術的な詳細を十分に理解していたことを示しています。
2025年4月にTurboQuant論文が発表された後、同論文におけるRaBitQの説明が重大に事実と異なることに気づきました。RaBitQをgrid-based PQ（グリッドに基づく積の量子化）として説明し、その核心であるランダム回転ステップを完全に無視しているだけでなく、導出や根拠を何ら示さないまま、RaBitQの理論的保証を「準最適」と定性的に位置づけており、実験の比較設計にも明らかな不公平さがありました。
私たちの最初の反応は困惑と残念さでした。TurboQuantとRaBitQの類似性は技術的に明確に判別でき、相手もRaBitQについて一般の読者をはるかに超える理解を持っているのに、このように体系的な誤りが出てくるのは、うっかりしたミスで説明するのが難しいのです。
NBD：公開発声の前に、双方のチームはどのようなやり取りをしましたか？
高健揚：私たちは一年以上にわたって複数ラウンドで連絡を取り合いました。
2025年5月、私たちはメールでMajid Daliriと、実験条件の相違と理論結果の最適性について詳細な技術討論を行い、TurboQuantチームによる誤った解釈を1つずつ明確化しました。Majid Daliriは、討論結果を全ての共同著者に伝えたことを明確に述べました。
しかし、私たちが論文中の事実関係の誤りの修正を求めた後、彼は返信を止めました。
2025年11月に私たちは、TurboQuantがICLR 2026（2026年国際学習表現会議）に投稿済みであり、誤りの内容がそのまま変更されていないことを発見しました。そこでICLR 2026のPC Chairs（大会議長）に連絡しましたが、返答はありませんでした。
2026年3月、論文がグーグルの公式チャネルを通じて大規模に宣伝された後、私たちは再び全著者に正式にメールを送りました。
受け取った返信は次の通りです。第1著者Amir Zandiehは、理論的記述と実験条件を修正することを約束した一方で、方法論の類似性に関する議論の修正は明確に拒否し、ICLR 2026の正式な会議が終了した後でなければ修正しないと主張しました。この返答は私たちにとって失望ではありましたが、驚きでもありませんでした。相手は問題の所在をはっきり理解しているのに、最小限の譲歩を選んだのは明らかです。
NBD：TurboQuantとRaBitQの最も重要な類似点は何ですか？
高健揚：両者の最も核心的な類似点は、量子化の前にベクトルにランダム回転（Johnson-Lindenstrauss変換）を適用するという重要な設計を、どちらも採用していることです。そして、回転後の座標分布の統計的性質を利用して距離推定器を構築しています。
注目すべき点として、TurboQuant論文の著者は、ICLR OpenReview（学術界で広く使われている公開の論文査読プラットフォーム）での査読対応の返信文において、次のように自分たちの方法を説明しています。「実装としては、ベクトルのL2ノルムでそれを正規化し、その後1回ランダム回転を加えて、これらのベクトルの各成分がBeta分布に従うようにする。」これはRaBitQの核心メカニズムと非常に一致していますが、論文本文ではこの関連性が正面から一度も説明されていません。
たとえ話で理解するならこうです。ある料理人が先に、料理の完全なレシピを公開し、その後別の料理人が、ほぼ同じ核心手順を用いた料理を公開したにもかかわらず、紹介の中で先行者のことを「やり方が違って、効果が劣る別の料理」として説明し、両者のつながりについては一切触れない、という状況です。
読者は事情を知らないため、当然ながら公正な判断に至れません。
龍程 画像出典：取材先提供
NBD：学術的な規範に従えば、この種の関係はどのように扱うべきですか？
龍程：学術的規範では、新しい取り組みが方法論の面で既存の仕事との間に実質的な関連がある場合、その関連を明確に引用し、正面から議論すべきであり、新しい仕事がどの点でどこまで前進しているのか、どの点で既存の枠組みを踏襲しているのかも説明する必要があります。
この点は本件では特に重要です。なぜならICLRの査読者の一人も、査読コメントの中で独立して「RaBitQおよびその変種とTurboQuantの相似点は、それらがいずれもランダム射影を使用しているところにある」と指摘し、より十分な議論と比較を明確に求めていたからです。
査読者ですらこの関連性に気づいているのに、論文の著者は最終版において、追加の議論を行わなかったばかりか、元々本文中にあったRaBitQに関する不完全な説明を付録に移してしまいました。この扱い方は、学術規範の基本的要求に真っ向から反します。
NBD：なぜ今、公開するのでしょうか。学術ルートを通じて内部で解決し続けるのではなく。
龍程：私たちは学術ルートを飛ばしているわけではありません。学術ルートによる手続きがすでにほぼ終わった段階で、公開を選んだのです。
私たちはまず論文著者、ICLR PC Chairs（プログラム委員会議長）に連絡し、ICLR General Chairs（大会議長）およびCode and Ethics Chairs（コードと倫理の議長）にも、完全な証拠パッケージを添えた正式な申立てを提出しました。同時にICLR OpenReviewのプラットフォーム上でも公開コメントを掲載しました。
しかし、現実を認めなければなりません。私たちは小規模な大学の研究チームで、相手はグーグル研究院です。資源、影響力、発言力の面で、そもそも両者は不均衡です。
TurboQuant論文はSNS上での関連閲覧数が短期間に数千万回に達しました。これは、どの大学の研究室にも到底備わっていない伝播能力です。
このような不均衡の構図のもとで、私たちが沈黙して内部プロセスの完了を待ち続ければ、誤った物語は誤りのまま固まっていく速度をさらに加速させるだけです。公開による発声は、弱い立場の側が、正式なルートでの対応が遅れた際に、基本的な学術事実を守るために取り得る、限られた手段の一つです。
NBD：関連する問題が修正されない場合、どのような影響があり得ますか？
龍程：第一に、学術史の記録が体系的に歪められ、後続の研究者が方法論の進化の起点を誤って判断し、その誤った土台の上に新しい仕事が構築されてしまいます。
第二に、独創的研究のインセンティブが損なわれます。厳密な理論的導出を経て漸近的に最適な誤差境界に到達した方法が、再パッケージされて数千万という露出量で一般に押し出される一方で、元の著者は本来得られるべき評価を受けられない。これは学術エコシステムへの損害であり、長期にわたって深刻です。
第三に、ベクトル量子化は現在、急速に発展しており、産業界の関心も非常に高い分野ですが、不正確な帰属は実務者と研究者の技術ルートに対する判断に直接影響し、資源の誤った配置を招きます。
NBD：これは学術的な見解の相違だと考えていますか？
龍程：それは学術的見解の相違の範囲をすでに超えています。学術的な相違は通常、双方の間で技術内容に対する本質的な理解の差があるときに生じます。
しかし本件では、TurboQuantチームがRaBitQの技術詳細を理解していることは十分に記録されています。私たちは2025年5月にメールで理論的保証の最適性について論点を1つずつ明確化しており、Majid Daliriも全著者に伝えたと明確に述べています。実験条件の不均衡も、メールの中で著者本人によって認められています。
上記の状況では、論文が投稿され、査読され、受理され、発表され、さらに大規模に宣伝されるまでの過程の中で、関連する誤りが一貫して修正されませんでした。私たちは、軽々に性質付けをすることには前向きではありませんが、それでも、こうした一連の行為には、学術共同体と関連機関が独立に判断できるだけの十分な事実の根拠があると考えています。
画像出典：高健揚のソーシャルメディアアカウント
NBD：グーグル研究院のような大規模研究機関には、どのような責任があるのでしょうか？
龍程：大規模機関のお墨付き（バックアップ）そのものが増幅効果を生みます。論文がグーグルの公式チャネルを通じて宣伝されれば、その伝播速度とカバー範囲は通常の学術論文とは比較になりません。
この規模のもとで、論文中の誤った物語が拡散してしまえば、訂正にかかるコストは何倍にも増えます。私は、大規模機関には、論文を外部で大規模に宣伝する前に、他者の仕事に関する記述について最低限の事実確認を行う責任があると考えます。責任を完全に同業の査読者に押し付けるべきではありません。
同時に、外部の研究者が根拠のある異議を提示する場合、大規模機関もまた、沈黙を続けるのではなく、正式な社内メカニズムで対処すべきです。これは学術コミュニティへの責任であると同時に、自らの信頼性を守ることでもあります。
NBD：あなたたちは今後、さらなる行動を取りますか？
龍程：今後、私たちはarXivに詳細な技術レポートを公開する計画です。RaBitQとTurboQuantの方法論上の関係を体系的に整理し、3つの問題についてそれぞれ技術レベルで逐一説明して、学術コミュニティの参考にします。
また、Google Research Escalation Council（グーグル研究申立て理事会）のような関連機関に対して、さらに別のルートを通じて報告することも検討しています。私たちの目的は常に、公共の学術記録が各手法間の実際の関係を正確に反映することであり、対立を作り出すことではありません。
大量の情報、精密な解釈は、Sina Finance APPへ
责任编辑：常福强