記憶與運算的全面進化：DeepSeek Engram 突破硬體壁壘與全球 AI 賽局新趨勢

在人工智慧技術急速更迭的當下，全球 AI 領域正迎來一場從「算力競賽」轉向「架構優化」的深度變革。中國新創公司 DeepSeek 近日發布了名為 Engram 的技術架構，試圖透過優化大規模語言模型（LLM）的記憶機制，打破昂貴的硬體壁壘。與此同時，研究機構 RAND 的報告與學術界的最新評測，也揭示了全球 AI 市場勢力範圍的微妙轉移。

DeepSeek 最新發表的 Engram 技術論文引起了業界高度關注。這項技術的核心理念在於將簡單的靜止知識（static knowledge）從極其昂貴的 GPU 記憶體中遷移到成本相對低廉的 CPU RAM（主機記憶體）中。當前的 Transformer 架構在處理簡單事實檢索時，往往會浪費大量的計算深度，DeepSeek 則透過引入「條件記憶」（conditional memory）概念，將其與 Mixture-of-Experts (MoE) 架構結合。這意味著模型在面對動態邏輯時啟動專家模組，而面對固定知識時則執行稀疏查找（sparse lookup）。

根據技術報告，DeepSeek 成功將一個擁有 1000 億參數的嵌入表完全卸載至主機記憶體，且其吞吐量損失低於 3%。為了進一步優化性能，開發團隊利用了 Zipfian distribution 原則，將高頻訪問的數據緩存於 GPU 記憶體，而將低頻的「長尾」數據存儲於高容量存儲設備中。這種「架構感知的效率優化」被認為是應對當前 HBM（高頻寬記憶體）短缺與 GPU memory walls 的關鍵解方，展現出中國企業在受限硬體環境下極致榨取效能的研發趨勢。

在全球市場格局方面，RAND Corporation 的最新研究指出，儘管美國 AI 模型如 ChatGPT、Gemini 與 Claude 目前仍佔據約 93% 的全球網頁流量，但這種領先地位並不穩固。報告分析 Similarweb 數據發現，DeepSeek R1 的推出曾一度讓中國模型的全球份額在兩個月內從 3% 躍升至 13%，且主要增長點來自俄羅斯、非洲及中東等發展中國家。RAND 警告，用戶對 AI 平台的忠誠度極低，切換成本極小，效能一旦出現微小差距，市場份額便可能迅速重新洗牌。

為了更真實地評估這些模型的長期性能，加州大學聖地牙哥分校（UCSD）的研究團隊採用了經典桌遊《龍與地下城》（Dungeons & Dragons, D&D）作為測試基準。這項測試挑戰了模型的多步規劃、規則遵循與團隊策略能力。評測結果顯示，Claude 3.5 Haiku 在穩定性與決策品質上表現最為優異，GPT-4 緊隨其後，而 DeepSeek-V3 在長程決策與角色維持方面的表現則相對遜色。研究指出，這反映出模型在面對極長上下文與社會互動時仍存在落差。

在數據生態方面，企業與開發者的態度也出現了顯著的分歧。Hostinger 的最新分析顯示，目前有超過 80% 的企業網站積極封鎖如 GPTBot 等用於模型訓練的爬蟲，以保護其知識產權。然而，針對搜尋輔助用途的 SearchBot 或 Applebot，其覆蓋率卻在過去半年內翻倍。專家提醒，全面封鎖訓練機器人可能導致企業失去其在模型「參數化知識」（Parametric Knowledge）中的存在感，未來 AI 在生成回答時可能因此缺乏該品牌的正確事實，進而影響品牌的 AI 可見度。

資本市場也反映了這一波架構轉型的趨勢。Nvidia 雖仍是訓練晶片的霸主，但其與 Groq 簽署的 200 億美元授權協議，標誌著戰場正加速轉向「推理（inferencing）」領域。台積電（TSMC）宣布增加 2026 年資本支出以應對旺盛需求，但軟體股卻因市場擔心 generative AI 提升效率可能減少「按人頭收費」的授權收入（per-seat licensing）過度樂觀而出現回調。市場的焦點正從通用的 Copilots 轉移到能自主執行任務的「AI Agents」，這將是 2026 年技術落地競爭的最高殿堂。