DeepSeek最新发布の論文は、興味深い技術的方向性を示しています。コアアイデアは、大規模言語モデルの長期記憶部分をモデルの重みから独立させて、メモリハードウェアに保存することです。これにより、GPUメモリの負荷を大幅に軽減できます。論文で言及されているn-gram技術は、この考え方に基づいており、外部メモリに長期依存情報を保存し、モデル内部のパラメータに依存しない仕組みです。

ハードウェアの観点から見ると、このアーキテクチャの変化は何を意味するのでしょうか？メモリの需要が大幅に増加します。大規模モデルがこの方向に進化するにつれて、DDR5メモリの市場需要は新たな成長サイクルに入る可能性があります。マイクロンは主流のメモリ供給者として、長期的には恩恵を受けるでしょう。

投資の観点から考えると、DDR5メモリの価格圧力は今後も高まり続ける可能性があります。この種の技術が実用化・普及すれば、今年中に価格が倍増することも決して不自然ではありません——これはモデルのトレーニングと展開の実際の進捗次第です。