DeepSeek怎麼賺錢?梁文峰的10萬億美元戰略

2026-05-24 | 來源: AI普瑞斯 | 轉到微信 | 有2人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

誰是這場“KV 緩存壓縮戰”的直接受益者？

誰在大量供應 SSD？別忘了長江存儲（YMTC）正在崛起為全球 3D NAND 閃存巨頭。閃存技術（NAND）讓 DeepSeek 能夠直接讀取緩存，從而避免了每次都重新計算 KV 的巨大算力浪費。反過來，DeepSeek 正在為 NAND 閃存和固態硬盤創造一個無比龐大的新市場——這不僅讓長江存儲受益，也讓整個產業鏈所有玩家跟著大賺。

然而，格局絕不僅僅局限於 NAND 和 SSD：

低功耗內存（LPDDR）同樣蘊藏著巨大的潛力，可以用作存放模型權重（Weights）的“大後方”，並在需要時源源不斷地“流式傳輸”到 HBM 中，從而進一步減輕 HBM 的容量壓力。你可以參考這篇博客：https://www.lmsys.org/blog/2025-09-25-gb200-part-2/。下面我用一張圖來解釋這套方案是如何運作的：

雖然 DeepSeek 並沒有專門針對這一方案做特殊開發，但他們那擁有龐大專家數量、並且支持 4 位（4-bit）權重的混合專家模型架構，完美契合了這套方案，使得其實施起來易如反掌。

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這種創新配合上他們那堪稱逆天的無損超緊湊 KV 緩存技術，讓系統對 HBM 的吞吐和容量需求出現了斷崖式下跌。

中國誰在做 LPDDR？長鑫存儲（CXMT）。目前他們在 LPDDR 的速度上僅落後國際頂尖水平半代，在容量密度上僅落後一代。差距非常小！這意味著在不久的將來，除了管夠的 NAND 閃存，中國本土生態還將迎來鋪天蓋地的 LPDDR 內存。那這能緩解算力芯片的壓力嗎？答案是：絕對能。請接著往下看……

聰明地玩轉存儲，還能順手給 GPU 和 ASIC 減負

道理很容易理解：用 NAND 閃存來存放 KV 緩存，不僅能延長緩存的保存時間、減輕 HBM 的壓力，還能免去重復計算的煩惱，這等於變相給 GPU 和 ASIC（專用集成電路，即各類定制化 AI 算力芯片）的計算單元松了綁。那麼，除了作為模型權重的“即時流式傳送帶”之外，LPDDR 還能以其他方式幫上忙嗎？答案同樣是：可以。

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共有 2 人參與評論 (其它新聞評論)

評論1	游客 [愛.能.外.箸]	2026-05-25 03:21
10萬億美元？蛋糕有那麼大？咋不說60萬億，全球60億人平均每人給他貢獻1萬美元？反正傻貨們不會算賬，吹唄！贊踩 1 回復 0

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