1月12日，DeepSeek发布新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup:A New Axis of Sparsity for Large Language Models》，梁文峰署名。
论文提出 “条件内存” 这一稀疏性新维度，通过Engram模块优化大语言模型性能。
西部证券表示，现有的Transformer架构缺乏原生的知识查找机制，只能通过计算过程低效地模拟检索行为。稀疏性已经成为了智能系统的核心设计原则，在大模型领域，其具体实现就是MoE（混合专家模型）。但现有的标准Transformer本质上没有真正的知识检索机制，导致现有大模型不得不在早期层中通过昂贵计算来“重建”静态知识，浪费了宝贵的模型深度。
针对这一现状，DeepSeek提出了条件记忆（conditional memory），从而与MoE的条件计算互补，并通过引入一个新模块Engram来实现，类似“字典”功能，在等参数、等算力条件下显著提升模型在知识调用、推理、代码、数学等任务上的表现。
DeepSeek推出的Engram模块是一个巨大的、可扩展的嵌入表（Embedding Table）。通俗地说，Engram就是给Transformer加个外接记忆库，并把当前token附近的一小段内容，用快速、省参数的方式，在一个超大的静态记忆表里查到对应内容
其将高频访问的嵌入缓存于更快的存储介质中（如GPU HBM或主机DRAM），而将大量低频的长尾模式存放在容量更大但速度较慢的存储介质中（如SSD）。这种分层设计使 Engram 能够扩展到极大规模的记忆容量，同时对有效访问延迟的影响保持在最低水平。
产业方面，东方证券认为，未来2年NAND行业资本开支可能有限，头部厂商在扩产方面可能保持相对克制的水平，其中三星、美光与SK海力士的资本开支有望持续向HBM倾斜而非NAND。未来AI应用有望推动SSD用量保持高速增长态势，叠加全行业资本开支可能有限，NAND与SSD供不应求有望持续，迎来较长的景气周期。
公司方面，据上市公司互动平台、公告表示，
佰维存储：预告年报净利润8.5亿元-10亿元，同比增长427.19%-520.22%。
江波龙：公司已推出多款高速企业级eSSD产品，覆盖480GB至7.68TB的主流容量范围。
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