春节见？DeepSeek下一代模型：助力中国突破“算力芯片和内存”瓶颈

\u003cdiv class=\"rich_media_content\"\u003e\u003cp style=\"text-align: right\"\u003e\u003cspan style=\"color: #b3b3b3\"\u003e本文作者：鲍奕龙\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: right\"\u003e\u003cspan style=\"color: #b3b3b3\"\u003e来源：硬AI\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e野村证券指出，\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_0--\u003eDeepSeek\u003c!--VERTICAL_CARD_END_0--\u003e即将发布的新一代大模型V4，预计不会像去年的V3一般引发全球AI算力需求的恐慌。但它可能通过两项底层架构创新，加速全球大语言AI应用的商业化进程。\u003c!--MID_AD_0--\u003e\u003c!--EOP_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\n\u003cp\u003e华尔街见闻提及，据报道DeepSeek新一代旗舰模型V4预计将于2026年2月中旬面世。内部初步测试表明，V4在编程能力上超过了目前市场上的其他顶级模型，如Anthropic的Claude和OpenAI的GPT系列。\u003c!--MID_AD_1--\u003e\u003c!--EOP_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\n\u003cp\u003e一个核心问题再次浮现：\u003cstrong\u003eV4会再次颠覆全球AI价值链吗？\u003c/strong\u003e野村证券在2月10日发布的《全球AI趋势追踪》报告中给出了明确的判断：不会。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e研报指出，这次发布的意义在于V4可能通过创新架构（\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_1--\u003emHC\u003c!--VERTICAL_CARD_END_1--\u003e和\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_2--\u003eEngram\u003c!--VERTICAL_CARD_END_2--\u003e技术）进一步降低训练和推理成本，加速中国AI价值链创新周期。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e同时有望帮助全球大语言模型和AI应用企业加速商业化进程，从而缓解日益沉重的资本开支压力。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cdiv data-testid=\"stHeadingWithActionElements\"\u003e\n\u003ch2 id=\"m-hc-engram\"\u003e\u003c!--HPOS_0--\u003e创新技术架构带来性能与成本优化\u003c/h2\u003e\n\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e\u003c!--AIPOS_0--\u003e报告指出，算力芯片和内存一直是中国大模型的瓶颈。而V4有望引入的两项关键技术——mHC和Engram，从算法和工程层面针对这些硬约束优化。\u003c/p\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003emHC\u003c/strong\u003e：\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e全称为“流形约束超连接”。它旨在解决Transformer模型在层数极深时，信息流动的瓶颈和训练不稳定的问题。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e简单说，它让神经网络层之间的“对话”更丰富、更灵活，同时通过严苛的数学“护栏”防止信息被放大或破坏。\u003cstrong\u003e实验证明，采用mHC的模型在数学推理等任务上表现更优。\u003c/strong\u003e\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003c!--IMG_0--\u003e\u003c/strong\u003e（超连接与流形约束超连接）\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eEngram\u003c/strong\u003e：\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e一个“条件记忆”模块。它的设计理念是将“记忆”与“计算”解耦。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e模型中的静态知识（如实体、固定表达）被专门存储在一个稀疏的内存表中，这个表可以放在廉价的DRAM里。当需要推理时，再去快速查找。\u003cstrong\u003e这释放了昂贵的GPU内存（HBM），让其专注于动态计算。\u003c/strong\u003e\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003c!--IMG_1--\u003e\u003c/strong\u003e（Engram架构）\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e研报指出这两项技术的结合对中国AI发展意义重大\u003c/strong\u003e。用更稳定的训练流程（mHC）弥补国产芯片可能存在的不足；用更聪明的内存调度（Engram）绕过HBM容量和带宽的限制。\u003c!--MID_AD_2--\u003e\u003c!--EOP_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e野村强调V4最直接的商业影响就是进一步降低大模型的训练与推理成本，这种成本效益的提升将刺激需求，届时中国AI硬件公司将受益于加速的投资周期。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch2 id=\"cb988c2\"\u003e\u003c!--HPOS_1--\u003e硬件受益于“加速周期”\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003c!--AIPOS_1--\u003e野村认为全球主要云服务商正全力追逐通用人工智能，资本开支的竞赛远未停歇。因此V4预计不会对全球AI基础设施市场造成去年那种级别的冲击波。\u003c!--AI_MID_AD_0--\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e不过全球大模型及应用开发商正背负着日益沉重的资本开支负担。V4若能如预期般，在维持高性能的同时显著降低训练与推理成本，将成为一剂强心针。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e它可能帮助这些玩家更快地将技术转化为收入，缓解盈利压力。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e报告回顾了DeepSeek-V3/R1发布一年后的市场格局。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e此前DeepSeek的两个模型V3和R1的“算力管理效率”叠加“性能提升”加速了中国LLM与应用发展，也改变了全球与中国大语言模型竞争格局，并推动开源模型更受关注。\u003c!--MID_AD_3--\u003e\u003c!--EOP_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center\"\u003e\u003c!--IMG_2--\u003e（OpenRouter上排名前15的开源模型每周Token消耗量）\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e在2024年底，DeepSeek的两个模型曾占据OpenRouter上开源模型Token使用量的一半以上。但到了2025年下半年，随着更多玩家加入，其市场份额已显著下降。\u003c!--MID_AD_4--\u003e\u003c!--EOP_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\n\u003cp\u003e市场从“一家独大”走向了“群雄割据”。这表明，仅凭单一模型的高效，已不足以统治快速演进的开源生态，如今V4面临的竞争环境，远比一年前复杂。\u003c/p\u003e\n\u003ch2 id=\"cb988c2\"\u003e\u003c!--HPOS_2--\u003e软件或迎来“增值而非被替代”\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003c!--AIPOS_2--\u003e在应用侧，更强大、更高效的V4将催生更强大的\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_3--\u003eAI智能体\u003c!--VERTICAL_CARD_END_3--\u003e。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e报告观察到，像阿里通义千问App等，已经能够以更自动化的方式执行多步骤任务。这意味着，AI智能体正从“对话工具”转型为能处理复杂任务的“AI助手”。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这些能执行多任务的智能体，需要更频繁地与底层大模型交互，这将消耗更多的Token，进而推高算力需求。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e因此，模型效能的提升不仅不会“杀死软件”，反而为领先的软件公司创造了价值。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e野村强调，需要关注那些能率先利用新一代大模型能力，打造出颠覆性AI原生应用或智能体的软件公司。它们的增长天花板可能因模型能力的飞跃而被再次推高。\u003c/p\u003e\n\u003cstyle\u003e.rich_media_content{--news-tabel-th-night-color: #444444;--news-font-day-color: #333;--news-font-night-color: #d9d9d9;--news-bottom-distance: 22px}.rich_media_content p:not([data-exeditor-arbitrary-box=image-box]){letter-spacing:.5px;line-height:30px;margin-bottom:var(--news-bottom-distance);word-wrap:break-word}.rich_media_content .qn-editor-copy 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【纠错】【责任编辑:张大壮要减肥】

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