## 737｜DeepSeek团队6周连发三篇论文：被算力逼出来的“架构革命”

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作为一名看了30年国足比赛的资深球迷，我一直以来都处在双重打击之中。一方面看球时为场上的局面揪心，另一方面也怕朋友们投来那种“他居然还在看国足？”的眼神。不过最近看U23国家队踢亚洲杯时，我发现自己的心态变了。

以前看球，心里总是慌的，哪怕没有落后，也担心他们什么时候会出情况。现在看U23，即使场面不占优势，我也不慌了。这不是因为他们踢得完美无缺，而是场上那股自信和精神面貌，已经彻底征服了我们这些老球迷。小伙子们的眼神里，写着的不再是“我们能赢吗”，而是“我们怎么赢”。

这种心态变化，其实和过去一年中国AI从业者或者更广泛用户的心态很像。2026年1月20日，是DeepSeek-R1上线一周年。这一年里，中国AI从业者的心态，也从“我们能不能做出来”的焦虑，变成了“我们怎么做得更好”的从容。当然，不知道你看到这个一周年时间点时，是否会有一丝疑惑：“什么？DeepSeek时刻过去才一年？”说实话，这一年，对我们来说，真的有种“沧海桑田，白驹过隙”的不真实感。

而从2025年12月初到2026年1月中旬，DeepSeek团队连续发布了三篇高质量技术论文，每篇署名里都有梁文锋。这种感觉就像马上放寒假了，大佬们纷纷开始交卷。其中最后一篇，也就是发布于1月12日的Engram论文，可能是三份“作业”里最厉害的一个——因为它要解决的，是AI行业最头疼的硬件成本问题。要知道，一年前DeepSeek之所以被全球AI领域关注，也是因为他们用另辟蹊径的方式，降低了训练推理过程中成本过高的问题。

今天我就用通俗易懂的语言来和你分享下，这三篇论文到底讲了什么，尤其是最新这篇里Engram这个“绝杀技”，到底牛在哪里。

我们先回忆下过去。一年前的1月20日，DeepSeek-R1发布，上线21天日活用户就冲到2215万。OpenAI在内部会议上承认，这次发布带来了“地震级的冲击”。当然，更出名一点的说法是，美国舆论将这个时刻称为“美国AI的斯普特尼克时刻”。

这是什么意思呢？具体来说，1957年苏联成功发射第一颗人造卫星“斯普特尼克一号”，冷战中的苏联抢先美国一步进入太空，深深震撼美国并引发其危机感。随后美国全民投入太空竞赛，启动阿波罗计划并最终实现登月。

从这个细节就能看出，一年前DeepSeek的出现，对美国AI圈子冲击有多大。不过DeepSeek-R1的真正杀伤力，不在于性能最强，而在于降低了AI应用领域的三个关键障碍：

第一个是技术障碍，推理路径公开，从黑箱服务变成可任意下载的工程资产。第二个是采用障碍，企业、大学等机构想用都能用。第三个是心理障碍，它证明了“我们也能做出AI创新”。

这三层障碍一降低，中国AI生态就开始自我复制和繁荣了。幻方量化作为DeepSeek的母公司，2025年平均收益率达56.6%，利润超过50亿人民币。这让他们有底气不急于融资、不急于商业化，能专心做技术突破。这种从容，又进一步强化了从业者的信心。剩下的，就只是时间问题了。

而从2025年12月2日到2026年1月12日，42天里DeepSeek连续发布三篇技术论文，分别解决的是AI模型的三个瓶颈：DSA让模型“读得快”，主要用于处理长文本；mHC让模型“长得高”，哪怕超深网络也不会崩盘；Engram则让模型“记得住”，能用便宜内存存储知识。如果把AI模型比作一个学霸，那么DSA就是速读能力，mHC是抗压能力，Engram是记忆宫殿，三者缺一不可。

如果说前两篇论文属于技术优化，Engram则是架构革命，它要挑战的是AI界的核心困局：硬件成本。咱们首先来看看最新的这篇Engram论文到底做了什么。

先说说现在硬件成本有多离谱。英伟达B200的GPU核心售价900美元，但配备的192GB HBM3e显存，成本高达2900美元——存储比计算贵了3倍。这听起来很反常识，在我们日常经验里，存储本该是最便宜的部分。

为什么AI芯片里的存储这么贵？因为AI模型需要的不是“能存很多东西”的仓库，而是“能瞬间拿到东西”的快递柜。普通内存就像仓库，便宜但速度慢。HBM显存就像家楼下的快递柜，贵但速度快。而且这种“快递柜”的生产线被韩国海力士和三星垄断，想多买都买不到。

更疯狂的是，最近整个内存市场都在暴涨。2025年9月到10月，DDR5内存的16Gb颗粒从7.68美元涨到15.5美元，单月涨幅达102%。就连普通内存都在涨价，更别说显存这种稀缺货了。这种硬件成本的失控，正在成为AI发展的最大瓶颈。这一点我深有体会，同学们都知道我们在跨年演讲时推出了GetSeed AI录音卡，现在一直处于缺货预售状态。其中一个原因就是，卡片里用的内存芯片价格翻倍，而且已经属于涨价都快买不到的情况了。

更关键的是，随着模型越来越大，显存需求还在疯涨。下一代AI显卡的显存容量要达到300至400GB，成本占比会更高。这就像想让AI变聪明，就得给它配一个天价的“大脑内存”。

DeepSeek提出的Engram方案，核心思想就是把“思考”和“记忆”分开。

我用一个类比来解释。传统AI模型就像一个只有“工作台”的工匠，从常用的锤子、钉子，到偶尔才用的特殊工具，所有材料全部堆在昂贵的黄金工作台上，这里的“工作台”指的就是GPU显存。黄金工作台空间有限、成本又高，但工匠别无选择，因为手边没有其他地方放东西。

DeepSeek这次推出Engram，要做的就是给这个工匠配一个“廉价仓库”，这个仓库放在CPU内存里。可能工匠常用的材料还是放在工作台上，但那些“固定知识”，比如“床前明月光下一句是什么”“圆周率等于多少”“张仲景是谁”等等这些不需要计算、只需要查找的内容，全部放到便宜的仓库里去。

那么，在你需要使用这些知识时，CPU能从仓库里瞬间调取。这也像你在手机通讯录里找人，不管通讯录有1000人还是10000人，找到的速度都一样快。之后再把这些知识喂给GPU处理，GPU的显存就只用来做真正需要“思考”的计算，不再浪费在存储这些死记硬背的知识上。

更关键的是，这个“仓库”可以做得非常巨大，而且因为它用的是便宜的DDR内存而不是昂贵的显存，成本增加得很少。实验数据显示，把100亿参数的Engram表换装到CPU内存后，推理速度只下降不到3%，这相比成本的减少几乎可以忽略不计。

你看，这就是“用白菜价的内存条，干黄金价的显存活”的黑科技。

当然，Engram的意义不只是省钱这么简单。它实际上是在硬件受限的环境下，找到了一条完全不同的技术路线。

西方AI公司的策略是堆算力、堆显存、堆数据，用钱砸出性能。这条路在没有硬件制裁的情况下确实有效，但一旦高端芯片被卡脖子，就走不通了。

DeepSeek的策略是，既然买不到最好的硬件，那就通过架构创新，让普通硬件也能跑出顶级性能。Engram就是这个策略的典型代表，它绕过HBM显存这个最贵、最稀缺的硬件瓶颈，用廉价的CPU内存加上数学算法，达到了相似的效果。

更有意思的是，注重成本控制的DeepSeek还发现了一个“U型定律”：完全依赖显存进行纯计算是低效的，完全依赖死记硬背（也就是纯存储的方式）是愚蠢的。最佳平衡点是把约20-25%的模型参数分配给Engram记忆模块，其余留给推理大脑，这样能达到性能巅峰。你看，这种精细的资源分配策略，正是“算力受限”倒逼出来的创新。

好，现在我们把视野拉回三篇论文，看看这三篇论文是如何配合的。

第一篇DSA论文，通过稀疏注意力让模型“读得快”。这就像查字典时先看侧面书脊索引，定位到字母区，不用从A翻到Z。这让DeepSeek能在不增加算力成本的前提下，将上下文窗口扩展到128k甚至更长。

第二篇mHC论文，通过流形约束让模型“长得高”。这就像给信息高速公路装了“流量守恒阀”，防止信号在层层传递中失控。

而刚刚说的第三篇Engram论文，就是让模型“记得住”。用便宜内存存储知识，让GPU显存专注于计算。

从DeepSeek的发布节奏和这三篇论文的完成度来看，业内普遍推测，DeepSeek V4很可能在2026年春节前后发布。这三篇论文，更像是“先亮剑谱，再出神剑”的自信展示。V4不会只是性能更强的模型，而是一套重新定义AI基础设施标准的新模型。

当然，我希望这个模型越强大越好，另外必须说一句，我希望这个模型不要在春节假期发布，这样我就不用在阖家团圆的日子里，还要爬起来写它的突发消息。

回到最开始的问题：为什么这一年会让人觉得心态变了？因为改变的不只是技术，还有整个生态的运转逻辑。

有一个现象特别值得关注，那就是“约束对齐”。它指的是，中国的AI公司并不是通过协议协调彼此动作，而是在相似的约束条件下，比如算力受限、成本压力、合规要求，自然地沿着相似的技术路径竞争。算力受限不是劣势，而是创新的催化剂。

这种“不约而同”的进化，比任何有组织的合作都更有生命力。

> DeepSeek相关论文链接：
> 1.DSA论文：
> https://arxiv.org/abs/2512.02556
> 2.mHC论文：
> https://arxiv.org/abs/2512.24880
> 3.Engram论文：
> https://arxiv.org/abs/2601.07372

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好，今天的广播就到这里。明天咱们接着聊AI。

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