DeepSeek新模型证明：算法优化可降低对硬件存储的依赖
近期研究表明，通过稀疏化训练、动态内存管理及模型蒸馏等技术，AI系统可在保持性能的同时降低显存占用。

例如，DeepSeek-V3模型采用MoE（混合专家）架构，激活参数仅为总参数的10%，显著减少对高频宽存储（如HBM）的依赖。这对存储产业链意味：

长期：算力需求增长可能逐步与存储容量解耦，转向“存算一体”或近存计算架构，颠覆传统存储层级生态。

短期：HBM需求仍将随模型参数量增长而上升，但单位算力的存储需求增速放缓，可能压制远期涨价预期。

以上是我对于近期芯片储存概念看跌的个人看法，不构成投资建议。