深尋科技或有破解RAM危機的新路徑：以經由消除昂貴HBM的需求提升AI推論與訓練之效能

TLDR¶

• 核心重點：DeepSeek 的 Engram 將記憶體與計算解耦，促進AI模型規模化與效能提升，同時緩解全球昂貴HBM的限制。
• 主要內容：透過分離記憶體與運算，降低對高階HBM的依賴，可能緩解近期DRAM價格波動。
• 關鍵觀點：若技術成熟，或重塑AI推論與訓練的硬體生態、成本結構與供應鏈。
• 注意事項：仍需評估實際效能、能耗與軟硬體整合的可行性與長期穩定性。
• 建議行動：關注相關技術落地時間與產業合作動向，評估在AI基礎設施升級中的適用性。

全新繁體中文長文內容

在近年人工智慧領域快速發展的背景下，硬體成本與供應穩定性成為企業落地與大規模訓練的重要瓶頸。特別是高階記憶體晶片（HBM，High Bandwidth Memory）的需求與價格波動，曾在短時間內推升整體系統成本，造成業界對成本與效能之間的拉扯。DeepSeek 宣稱，其技術方案 Engram 能將記憶體屬性與計算流程解耦，讓 AI 模型在擴展與推論訓練過程中具備更高的效率，同時緩解全球對昂貴 HBM 的依賴與限制。此一理念若成立，或將對整個 AI 基礎設施的設計思路與成本結構帶來顛覆性的變化。

Engram 的核心概念在於把記憶體（memory）與運算（compute）分離，讓 AI 模型在不同的運算任務與資料流路徑中，能以更靈活的方式存取或管理資料。換言之，並非以現有架構中緊密耦合的記憶體與運算單元為前提，而是以雙向協調的方式，讓記憶體需求與計算需求彼此解耦，從而實現更高的可擴展性與效率。這樣的策略在理論上可降低對高成本記憶體模組（尤其是 HBM）的依賴，因而有望對成本結構造成正向影響，並有助於緩解因全球半導體供應鏈波動帶來的價格壓力。

當前 AI 計算工作負載呈現高度多樣化的特性：有些場景偏重於推論的低延遲與高吞吐，有些場景則需要巨量參數的訓練能力。傳統架構往往以統一的記憶體與運算組成，難以同時滿足這些不同需求。Engram 的解耦策略可能提供以下潛在優勢：首先，在記憶體供應緊張時，系統仍能透過替代性記憶體資源與資料流管理，保持推論與訓練的連續性；其次，對於模型巨量參數的訓練，分離的記憶體結構可降低每個記憶體模組的壓力，理論上提升整體系統的可擴展性與耐用性；再次，若能降低對 HBM 的依賴，整體能源效率與成本控制也有望改善，特別是在資料中心級別的部署中。

然而，任何新技術的落地都需審慎評估現實世界的挑戰與限制。Engram 的成效，必須經過實地的測試與驗證，包含以下幾個層面：第一，實際運算效能與延遲表現是否能在各類 AI 工作負載中穩定達到預期水準；第二，與既有 GPU/硬體平台的整合成本與兼容性，如驅動、編譯器、資料格式及緩衝機制的支援程度；第三，能否在不同晶片製程與製造生態中保持穩定、可預測的表現，避免因架構調整而造成新的成本與風險；第四，能否長期維持能源效率的提升，以及對整體資料中心的冷卻與電力需求的影響。

此外，全球市場在過去的十週內出現 DRAM 價格走高的現象，這部分被廣泛視為若干晶片與記憶體供應鏈因素交互作用的結果。若 Engram 能有效降低對 HBM 的需求，理論上可能為 DRAM、HBM 及相關記憶體產品帶來不同的價格動態與需求結構。這不僅影響單一廠商的成本控制，更關係到整個 AI 基礎建設的資本支出與營運成本。當前的市場觀察指出，HBM 作為高帶寬記憶體，雖然在某些高端應用中提供顯著效能優勢，但其成本高昂且供應鏈高度集中，對於需要大規模佈署的企業與研究機構而言，尋找替代方案始終是熱門議題。Engram 的解耦設計如果能實現穩定且可預期的效能提升，將成為降低整體硬體成本的一條可行路徑。

從技術與商業角度出發，該思路也引發產業界對於「記憶體與運算分工」的重新思考。長期以來，許多 AI 平台都在尋求更高的記憶體頻寬與更低的延遲，透過把記憶體與運算整合在同一晶片或同一模組中，達成極致的系統效能。然而，若能以更靈活的架構實現記憶體資源的動態分配與管理，或許能在不同工作負載中實現更高的資源利用率與成本效益。這樣的變革將影響晶片設計的方向、資料中心的部署模式，甚至可能促使雲端服務商重新評估他們的硬體投資與佈署策略。

當然，這樣的結論需要建立在穩健的技術證據與廣泛的社群驗證之上。業界普遍期待在未來的幾個季度內看到更多的實驗結果、白皮書、以及與主流硬體供應商的合作案例，以證實 Engram 的理念是否能在不同的工作負載與場景中穩定落地。對於企業與研究機構而言，這代表了新的機遇與風險並存的局面：一方面，若技術成熟並商業化成功，將有助於降低整體 AI 基礎設施成本、提升模型訓練與推論的規模化能力；另一方面，若要長期採用，仍需嚴格評估技術穩定性、供應鏈風險、以及與現有雲端與本地佈署架構的整合成本。

總結而言，DeepSeek 的 Engram 概念提出了一條可能緩解 RAM 與高階記憶體成本壓力的新路徑。透過記憶體與運算的解耦，該技術有望在理論上提升 AI 模型的可擴展性與效能，同時降低對昂貴 HBM 的依賴，這對於降低全球 AI 基礎設施成本具有潛在意義。然而，技術落地仍需經過嚴格的實驗驗證、跨平台的整合測試，以及長期的穩定性評估。未來數月與數年的發展動向，將會決定 Engram 是否能成為實際改變市場的關鍵因素，或僅止於研究室階段的理論探索。

內容概述¶

本篇文章聚焦於 DeepSeek 的 Engram 技術概念，探索其是否有能力透過「記憶體與運算解耦」的設計理念，減少對昂貴 HBM 的依賴，從而緩解近期因供應鏈與需求變動而引發的 RAM（記憶體）危機。文中說明 Engram 的基本原理、可能帶來的優點與挑戰、以及在全球記憶體市場波動背景下的潛在影響。文章力求以客觀、中立的口吻，提供技術層面的解釋與市場脈動，使讀者了解此一新興設計在理論與實務層面的可能性與風險。

Engram 的核心在於解耦記憶體與計算，讓 AI 模型在規模擴張與訓練推論流程中，能以更靈活的方式配置資料流與記憶體資源。這代表未來的硬體可能不必緊緊綁定於同一顆晶片或同一型式的高成本儲存裝置，進而降低對 HBM 的直接需求。若此架構在實務上可穩定落地，對於資料中心的成本結構、能源消耗與系統冷卻需求，或許都會帶來正向的變化。

不過，任何新技術的商業化都需要面對多方面的挑戰。包括技術證據的充分性、跨晶片與跨平台的相容性、以及現有軟硬體生態的適配問題。實際證明其在多種工作負載下的效能與穩定性，是決定是否能被廣泛採用的核心因素。同時，全球記憶體市場的價格走勢也需要被密切監控，因為 ENGRAM 的成功落地可能改變需求結構，進而影響 DRAM、HBM 等相關產品的供需與價格。

總體而言，Engram 提供了一個值得關注的方向，即透過改變記憶體與運算的耦合方式，來提升 AI 基礎設施的經濟性與彈性。在競爭激烈且成本高昂的現代 AI 生態中，若此思路能被證實且商業化，長遠來看將對全球 AI 設計與部署策略產生深遠影響。未來的發展需要業界更透明的實驗結果、更多的技術與商用合作案例，以及對成本、效能、穩定性等核心指標的全面評估。

深度分析¶

Engram 的論述聚焦於「記憶體與計算分工」的系統設計思路，試圖突破現有以記憶體帶寬和晶片整合度為核心的限制。從技術架構的角度看，解耦機制可能涉及以下幾個層面的改動：資料分流與快取策略調整、跨記憶體介面的高效資料搬運機制、以及對模型參數與梯度等資料的分層管理。在訓練階段中，龐大的參數矩陣與梯度需要不斷地被讀取與寫回，若能以更有效率的方式安排記憶體資源，整體訓練時間與能源消耗理論上能得到改善；在推論階段，降低對高帶寬記憶體的依賴也可能降低成本，特別是在需要分佈式佈署與跨節點通信的情境中。

*圖片來源：media_content*

但該方向的實作需克服若干技術難點。第一，資料一致性與並行性：記憶體與運算分離後，如何確保多個運算單元在不同記憶體階層間取得一致的資料狀態，是正確性與穩定性的核心。第二，延遲與通道瓶頸：分離架構常面臨資料搬運所造成的額外延遲與通道競爭，必須設計高效的資料路徑與併發機制且不顯著增加能耗。第三，軟體生態與開發成本：現有的機器學習框架與編譯鏈需要支援新的記憶體管理與資料流模型，開發成本與社群支援將直接影響採用度。第四，長期穩定性與可擴展性：跨晶片、跨製程、跨裝置的協同工作是否能在實際雲端資料中心規模下保持穩定，仍需長期觀察。

此外，Engram 的市場與商業影響也值得關注。若此技術能降低對昂貴 HBM 的需求，長期而言可能帶動整個記憶體市場的價值結構調整，進而影響到 DRAM 與 HBM 的產業鏈格局與投資方向。這類變化可能促使晶片設計商、記憶體供應商以及雲端服務提供商重新評估他們的資本支出與部署策略，尋找更具成本效益的解決方案。另一方面，技術普及與商業化需要時間，短期內仍以現有資源與平台的升級為主。

若以全球供應鏈與成本趨勢作為背景，HBM 與 DRAM 的價格波動往往受到多重因素影響，例如原材料成本、晶片製程技術的成熟度、需求端的增長速度及政治經濟因素等。Engram 的解耦設計若能在實際應用中證實可行，將可能對這些價格動態產生緩和效應，並為 AI 大規模佈署提供更穩定的成本預測。當前市場面臨的挑戰是，新技術的商業化往往需要時間與多方合作，因此在短期內，業界仍需依賴現有的硬體與架構，逐步整合與優化。

技術驗證與公開透明的實驗結果，對於促進市場信心至關重要。若 Engram 的原理能夠在多種模型、不同規模的資料集與不同運算平台上展現出可重複且穩定的效能提升，將有助於推動更多的實驗與商業化案例，從而在長期內改變 AI 設計與資料中心的硬體選擇。相對地，若後續證據顯示效能提升有限、或存在不可忽視的能耗與延遲成本，市場導向可能偏向逐步整合與混合式解決方案，而非全面替代現有架構。

總之，Engram 的分工思路提供了一條新穎的路線，試圖以記憶體與運算的更靈活耦合方式，來應對 AI 基礎設施的成本壓力與可擴展性需求。其成敗取決於多個因素的綜合結果：技術證據的充分性、跨平台的適配性、軟體生態的成熟度，以及全球市場對於新架構的接受度與投資動向。在未來的幾個季度與年度，業界需要密切關注更多公開的實驗數據、合作案例與戰略投資動向，才能對 Engram 是否成為 AI 基礎設施的顯著轉折點，給出更清晰的預期。

觀點與影響¶

從長期角度來看，Engram 的解耦設計若能穩健落地，將對 AI 設計哲學產生顯著影響。首先，記憶體與計算的分工可能成為新一代高效能計算平台的核心原則，促使晶片設計與系統架構的創新更偏重於資料流管理與記憶體拷貝成本的降低。這不僅影響單一晶片的設計，也可能拉動不同晶元供應商在跨裝置協作與分佈式計算方面的競爭格局。其次，對企業而言，若能透過降低高帶寬記憶體的需求來控制成本，長期的資本開支與營運成本壓力可能有所減輕，進而促使 AI 計算資源的投入回報率提升。第三，對於雲端服務商與資料中心運營商而言，若 Engram 或類似技術在穩定性與可預測性方面取得突破，該類解耦架構或將成為提升資源利用率與降低能源成本的重要途徑，進而影響雲服務定價與佈署策略。

另一方面，技術普及也伴隨風險與不確定性。新架構若需要重新設計資料管線、編譯器支援與模型訓練流程，初期的開發成本與整合風險可能較高。軟體與硬體生態的協同發展，需要社群、研究機構與產業玩家的長期合作；在沒有廣泛驗證與商業案例之前，市場對於新技術的採用往往採取漸進式策略。再者，若 Engram 未能在多場景下提供穩定的效能優勢，其影響力可能被限制在特定的高階研究或專案中，難以形成普遍性的成本削減。

在政策與全球市場層面，記憶體供應鏈的穩定性與價格波動對於研究與企業投資具有重要影響。若 Engram 的解耦路徑被廣泛驗證，可能促使政府機構與產業組織重新評估對高帶寬記憶體的戰略性投資與產業扶持政策，進一步影響研發方向與國際合作。跨國企業在選擇硬體平台時，也可能更多考量新的架構能否降低對單一供應商的依賴，以及在全球分散佈署中的可移植性與韌性。

綜合而言，Engram 的潛在影響具有長遠性，但需以實證結果和長期案例作為支撐。科技界與產業界的互動將是決定其最終走向的關鍵因素。若能在穩定性、效能與成本三方面取得實質突破，這項技術或許能為 AI 的未來發展提供新的動力與方向，促使全球 AI 基礎設施更加高效、靈活與具成本競爭力。然而，前述挑戰仍需謹慎評估，避免在追求創新時忽略了實際應用的可行性與長期穩定性。

重點整理¶

關鍵要點：
– Engram 將記憶體與計算解耦， aiming 提升 AI 模型的可擴展性與效能。
– 可能降低對昂貴 HBM 的依賴，緩解全球 RAM/記憶體市場的成本壓力。
– 技術落地需克服資料一致性、延遲、軟體生態與長期穩定性等挑戰。

需要關注：
– 實際效能在多場景與不同模型中的穩定性。
– 與現有硬體與框架的整合成本與生態支援程度。
– 全球記憶體市場的價格動態與供應鏈風險。

總結與建議¶

Engram 的記憶體與運算解耦理念為 AI 基礎設施提供一種值得關注的解決方向。若能透過系統性實驗證明其在多種工作負載下的穩定性與可預測的效能提升，並且能順利與現有軟硬體生態整合，將有機會顯著降低對高成本 HBMs 的依賴，進而降低整體成本與提升資源利用效率。短期內，業界應密切留意 Engram 的公開實驗數據、合作案例與實際商業化進程，評估其在雲端與本地部署中的實際適用性。長期而言，若此類解耦設計成為主流，可能促使整個 AI 設計與資料中心的硬體佈署策略發生根本性變革，帶動全球記憶體市場與計算架構的新的發展方向。