Google publicó una entrada de blog sobre un nuevo avance en la tecnología de búsqueda vectorial llamado TurboQuant. ¡Las implicaciones potenciales de esta tecnología para la Búsqueda son asombrosas!
TurboQuant es un conjunto de algoritmos avanzados que reducen drásticamente el tamaño del procesamiento de IA y los requisitos de memoria. La publicación de su blog dice: «Esto tiene implicaciones potencialmente profundas… especialmente en los dominios de la búsqueda y la inteligencia artificial».
Hablemos sobre cómo funciona TurboQuant y luego compartiré ideas sobre cómo esto abrirá la puerta a más descripciones generales de la IA, una IA más personalizada, indexación instantánea, una capacidad mucho mayor para presentar a los buscadores contenido que satisfaga sus necesidades y un progreso masivo en el uso de la IA tanto en los agentes como en el mundo físico.
Cómo funciona TurboQuant
TurboQuant es una técnica que acelera drásticamente el proceso de creación de bases de datos vectoriales. El resumen del artículo de TurboQuant nos dice que este método no solo supera a los métodos existentes para la búsqueda de vectores, sino que también reduce el tiempo necesario para crear un índice para la búsqueda de vectores a «prácticamente cero».
Para comprender cómo funciona esto, primero debemos comprender la incorporación de vectores, la búsqueda de vectores y luego la cuantificación de vectores.
Incrustaciones de vectores
Si es nuevo en la comprensión de los vectores y la búsqueda de vectores, le recomiendo este vídeo de Linus Lee. Explica cómo funcionan las incrustaciones de texto.
Básicamente, la incrustación de vectores es una forma de tomar texto (o imágenes o videos) y convertirlo en una serie de números. Los números codifican el significado semántico y la relación de palabras o conceptos. Realmente es tan asombroso. Si tiene tiempo, le recomiendo que lea el documento Word2Vec de Google de 2013 o, mejor aún, pegue la URL en la aplicación Gemini, elija «aprendizaje guiado» en el menú de herramientas y pídale a Gemini que lo guíe. Me sorprendió aprender cómo se pueden hacer matemáticas en incrustaciones de vectores. Debido a que las palabras se asignan en el espacio vectorial según su contexto, puedes hacer cálculos matemáticos con ellas.
En el documento, Google dice que si tomas el vector de Rey y restas el vector de Hombre, luego sumas el vector de Mujer, terminas casi exactamente en el vector de Reina.
Guau.
Búsqueda de vectores
Ahora que sabemos que las palabras y los conceptos se pueden representar como coordenadas matemáticas, la búsqueda vectorial es simplemente el proceso de encontrar qué puntos están más cerca uno del otro. Digamos que estoy buscando en un espacio vectorial la consulta «cómo cultivar pimientos súper picantes en un patio trasero». Un motor de búsqueda tradicional busca texto que contenga esas palabras exactas. Con la búsqueda vectorial, esa consulta estaría incrustada en un espacio vectorial. El contenido de ese espacio que sea semánticamente similar a la consulta y los conceptos integrados en ella aparecerán cerca en el espacio vectorial.
He demostrado esto a continuación en un espacio bidimensional, pero en realidad, este espacio tendría muchas más dimensiones de las que nuestro cerebro puede comprender.
Cuantización vectorial
La búsqueda de vectores es increíblemente poderosa, pero hay un problema. La búsqueda de vectores en un espacio con múltiples dimensiones consume grandes cantidades de memoria. La memoria es el cuello de botella para las búsquedas de vecinos más cercanos, que utilizan las partes de la Búsqueda de Google que utilizan la búsqueda vectorial. Aquí es donde entra en juego la cuantificación vectorial. Básicamente, la cuantificación vectorial es una técnica matemática utilizada para reducir el tamaño de estos puntos de datos masivos. Comprime los vectores, como un archivo zip ultraeficiente.
Sin embargo, el problema con la cuantificación vectorial es que cuando se comprimen los datos, se degrada la calidad de los resultados. Además, la cuantificación vectorial agrega uno o dos bits adicionales a cada bloque de datos, lo que aumenta la carga de memoria necesaria para realizar los cálculos, ¡lo que anula el objetivo de comprimir los datos!
Cómo TurboQuant resuelve el problema de la memoria
TurboQuant toma un vector de datos grande y lo comprime girándolo de una manera que simplifique su geometría. Este paso facilita la asignación de valores a conjuntos de símbolos o números más pequeños y discretos para cada parte del vector individualmente. Es similar a la compresión JPEG y permite que el sistema capture los conceptos principales del vector original pero utiliza mucha menos memoria.
Sin embargo, el problema con este tipo de compresión es que puede introducir errores ocultos. El sistema TurboQuant utiliza algo llamado QJL para verificar matemáticamente los pequeños errores que quedan, usando solo un bit de memoria. El resultado es que el nuevo vector es una fracción de su tamaño original, pero mantiene la misma precisión, lo que permite a la IA procesar información mucho más rápido.
Puse el documento y el anuncio de Google sobre TurboQuant en NotebookLM y le pedí que me simplificara la explicación:
«Para comprender cómo TurboQuant de Google soluciona este cuello de botella en la memoria, imaginemos tratar de empaquetar miles de elementos de formas extrañas (como lámparas puntiagudas y sillas rígidas) en un camión de mudanzas. La compresión tradicional simplemente aplasta los elementos para que encajen, lo que los daña y, en el caso de los datos, conduce a malos resultados de búsqueda.
TurboQuant hace algo completamente diferente. En lugar de triturar los datos, matemáticamente gira y remodela estos enormes e incómodos vectores en cubos idénticos y perfectamente lisos para que puedan empaquetarse fácilmente. Para reparar cualquier rasguño menor causado por esta remodelación, aplica un trozo metafórico de “cinta mágica” (un solo bit de datos) que restaura el artículo a su condición original y perfecta”.
Eso todavía es un poco confuso. Si desea profundizar más aquí, le pedí a NotebookLM que hiciera un video para explicarlo más:
No es necesario que comprenda los procesos exactos utilizados para TurboQuant, sino que sepa que hace posible ensamblar un espacio vectorial incrustado y realizar búsquedas vectoriales muy rápidamente y con grandes cantidades de datos.
¿Qué significa TurboQuant para la búsqueda?
Lo que hemos aprendido hasta ahora es que la búsqueda vectorial en grandes cantidades de datos es lenta e inexacta, pero TurboQuant la hace más rápida y precisa. El artículo de TurboQuant dice que la técnica reduce el tiempo para indexar datos en un espacio vectorial a «prácticamente cero».
Cuando leí esto, pensé en el testimonio del ingeniero de Google Pandu Nayak sobre RankBrain en el reciente juicio entre el Departamento de Justicia y Google.
(Dato curioso: cuando se presentó RankBrain, Danny Sullivan, que escribía para Search Engine Land, dijo que Google le dijo que estaba conectado a Word2Vec, el sistema para incrustar palabras como vectores. Aquí está la publicación del blog de Google de 2013 sobre cómo aprender el significado detrás de las palabras con Word2Vec.)
En la prueba, Nayak dijo que los sistemas de búsqueda tradicionales se utilizan para clasificar inicialmente los resultados, y luego se utilizó RankBrain para reclasificar los 20 a 30 resultados principales. Solo lo ejecutaron en los 20-30 resultados principales porque era un proceso costoso de ejecutar.
¡Creo que TurboQuant cambia esto! Si TurboQuant reduce el tiempo de indexación a prácticamente cero y reduce drásticamente la memoria necesaria para almacenar bases de datos vectoriales masivas, entonces el costo histórico de ejecutar búsquedas vectoriales en más de 20 o 30 documentos desaparecerá por completo.
TurboQuant hace posible que Google ejecute búsquedas semánticas a gran escala.
Es posible que veamos suceder todo o parte de lo siguiente:
El contenido verdaderamente útil e interesante que satisface las necesidades e intenciones específicas del usuario puede aparecer más fácilmente
Google utiliza la IA para comprender lo que un buscador realmente está tratando de lograr y luego nuevamente usa la IA para predecir lo que le resultará útil. TurboQuant debería hacer que ese segundo paso sea mucho más rápido y permitir que se incluyan más opciones en el espacio vectorial del que la IA extrae sus recomendaciones.
Sé lo que estás pensando. Si AI Overviews responde a la pregunta, ¿por qué debería crear contenido para ello? Este es realmente el tema de un artículo separado, pero para resumir mis pensamientos, creo que algunos tipos de contenido ya no son beneficiosos, especialmente si la principal fortaleza de ese contenido es organizar la información del mundo. Si puedes crear contenido con el que la gente realmente quiera interactuar a través de una respuesta de IA, entonces tienes oro en tus manos. ¡Se puede hacer! Quiero decir, estás leyendo este artículo ahora mismo, ¿verdad?
Es posible que veamos más descripciones generales de la IA
Sé que esto no será algo popular para muchos. Sin embargo, desde la perspectiva del usuario, las descripciones generales de IA son cada vez más útiles. TurboQuant debería permitir a Google recopilar información que podría ser útil para responder la pregunta de un usuario, incluso una complicada, y luego producir instantáneamente una respuesta generada por IA.
La búsqueda personalizada será aún más poderosa
Google presentó la Inteligencia Personal y, apenas esta semana, está disponible en muchos más países.
TurboQuant debería facilitar aún más que Google se convierta en un asistente de inteligencia artificial en tiempo real altamente personalizado, ya que puede crear espacios vectoriales de búsqueda cargados con su historial personal. (Me acuerdo de la publicación del CEO de DeepMind, Demis Hassabis, en la que expuso los planes de Google para construir un asistente universal de IA).
Las capacidades de los sistemas agentes mejorarán drásticamente
Los agentes están muy limitados por sus ventanas de contexto y la lentitud con la que recuperan información. Con TurboQuant, un agente de IA tendrá una memoria a largo plazo ilimitada y perfectamente recuperable. Podrá buscar instantáneamente cada interacción, documento, correo electrónico y preferencia que haya compartido con él en milisegundos. Y podrá comunicar cantidades masivas de información con otros agentes. ¡Las implicaciones son demasiadas para comprenderlas!
La búsqueda basada en la visión (pronto en gafas) será aún más útil
La gran cantidad de datos visuales que ve a través de gafas AI o Gemini Live se podrá convertir en un espacio vectorial. Además, esta semana Search Live se expandió a nivel mundial.
Tus gafas serán una poderosa capa de memoria visual para ti. Hola Géminis… ¿dónde dejé mis llaves?
Otras tecnologías que se basan en la recopilación de datos del mundo real (como Waymo y otros vehículos autónomos, por ejemplo) serán más inteligentes y rápidas.
Los robots serán mucho más capaces
Ahora mismo, si pones un robot en mi sala de estar y le pides que ordene, se vería abrumado por una cantidad abrumadora de objetos e intentaría comprender su contexto semántico y qué hacer con cada uno de ellos. Espero que TurboQuant logre que los robots sean mucho más inteligentes y capaces. (¿Sabía que Google DeepMind se asoció recientemente con Boston Dynamics?) Creo que el progreso de la robótica se acelerará dramáticamente gracias a TurboQuant.
¿Qué hacemos con esta información como SEO?
Estábamos hablando de TurboQuant en mi comunidad, The Search Bar, y uno de los miembros preguntó cómo esto cambia nuestro trabajo como SEO. Creo que no cambia mucho para aquellos de nosotros que nos centramos en comprender y satisfacer a fondo las intenciones del usuario en lugar de trucos o mejoras técnicas.
Para algunas empresas, habrá más incentivos para crear contenido profundo y verdaderamente útil. Para otros, sin embargo, especialmente aquellos cuyo modelo de negocio implica curar la información del mundo, TurboQuant probablemente hará que pierdan más tráfico, ya que AI Overviews satisfará a los buscadores que solían llegar a su sitio.
Puede que esta gema de Géminis te resulte útil. He colocado varios documentos, incluido el que estás leyendo ahora, en la base de conocimientos. Hará una lluvia de ideas con usted y le ayudará a determinar si es probable que su modelo de negocio actual se vea afectado a medida que la IA cambie nuestro mundo. También te ayudará a soñar con lo que puedes hacer para prosperar.
Marie’s Gem: Lluvia de ideas sobre su futuro a medida que la web se vuelve agente
Mi predicción es que pronto veremos otra actualización principal. Bueno, Google lanzó la actualización principal de marzo de 2026 antes de que pudiera publicar este artículo.
No me sorprendería que TurboQuant se introdujera en los sistemas de clasificación.
El año pasado, especulé que el gran avance de la búsqueda vectorial de Google, MUVERA, estaba detrás de los cambios que vimos en la actualización principal de junio de 2025. Algunas personas dijeron: «Pero Marie, no puedes publicar un avance y luego implementarlo en algoritmos de clasificación centrales en una semana». Lo que se perdieron fue que el anuncio de MUVERA por parte de Google se produjo un año completo después de publicar el artículo de investigación original. Resulta que lo mismo ocurre con TurboQuant. Publicaron el anuncio de la publicación del blog en marzo de 2026, pero el artículo original se publicó en abril de 2025. Han tenido mucho tiempo para mejorar sus sistemas de clasificación basados en inteligencia artificial.
Si TurboQuant es parte de la actualización principal de marzo de 2026, veremos que Google tendrá más capacidad para realizar búsquedas semánticas en cientos de resultados posibles, brindando a los buscadores información precisa y útil casi instantáneamente. Si es cierto, entonces habrá aún menos dependencia de los factores tradicionales de SEO, como los enlaces y el texto centrado en SEO.
Demis Hassabis ha predicho que la AGI (Inteligencia General Artificial que puede hacer cualquier cosa cognitiva que un humano pueda hacer) se alcanzará en los próximos 5 a 10 años. Cuando se le hace esta pregunta, casi siempre dice que serán necesarios algunos avances más en IA para llegar allí. ¡Creo que TurboQuant es uno de esos!
TurboQuant hace que a Google le resulte mucho más fácil, económico y rápido realizar los intensos cálculos necesarios para la IA. Sorprendentemente, esto fue predicho por Larry Page hace muchos años.
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Imagen de portada: Hilch/Shutterstock
