AI-industrin står inför en av sina största utmaningar hittills – en skriande brist på minneskapacitet och kostnader som skenar. Nu kliver DeepSeek in på arenan med sin nya teknik “Engram”, en innovation designad för att rita om kartan för hur vi ser på sambandet mellan minne och beräkning.
Det är ingen hemlighet att utvecklingen av artificiell intelligens kräver enorma hårdvaruresurser. Men på senare tid har fokus skiftat från ren processorkraft till en kritisk flaskhals: minnet. DeepSeek har identifierat detta problem och presenterar nu en lösning som kan förändra spelplanen för både utvecklare och hårdvarutillverkare.
En lösning på “RAM-krisen”
Lanseringen av Engram sker inte i ett vakuum. Den kommer som ett direkt svar på vad som i branschen börjat kallas för en “RAM-kris”. Efterfrågan på AI har drivit upp priserna på DRAM med hela 500 procent på bara tio veckor. Denna explosiva prisutveckling har satt enorm press på marknaden och skapat ett tungt beroende av kostsamt High Bandwidth Memory (HBM).
Situationen förvärras ytterligare av att tillgången på HBM är begränsad, särskilt i vissa regioner som har svårt att få leveranser från de stora tillverkarna Samsung, SK Hynix och Micron. Det är i denna storm av stigande priser och sinande lager som DeepSeek introducerar Engram som en potentiell räddare i nöden.
Engram: Frikopplar minne från beräkning
Vad är då Engram? I grunden handlar det om en teknik designad för att frikoppla minne från beräkning (computation). Genom att bryta det direkta beroendet mellan dessa två komponenter adresserar DeepSeek industrins tunga beroende av den dyra HBM-tekniken.
Tekniken bakom Engram utnyttjar något som kallas för “knowledge retrieval through hashed N-grams”. Detta möjliggör statisk minnesåtkomst som är oberoende av den nuvarande kontexten. Fördelen med detta angreppssätt är tydlig: det låter AI-modeller skala upp effektivt samtidigt som det lättar på de strikta hårdvarubegränsningar som idag bromsar utvecklingen.
Öppnar dörren för kostnadseffektiva alternativ
En av de mest spännande konsekvenserna av Engrams arkitektur är att den potentiellt möjliggör användningen av betydligt mer prisvärda minnesalternativ. Istället för att vara låst till extremt dyra specialminnen, kan tekniken öppna dörren för lösningar som Phisons SSD-baserade minnesexpansion.
Detta är särskilt goda nyheter för regioner och aktörer som står inför begränsad tillgång på HBM. Genom att kunna använda mer tillgängliga och ekonomiska alternativ kan Engram säkerställa att AI-utvecklingen kan fortsätta i hög takt, utan att strypas av hårdvarukostnader eller leveransproblem från de stora minnestillverkarna.
Sammanfattningsvis markerar DeepSeeks Engram ett viktigt steg mot en mer hållbar och skalbar framtid för AI-infrastruktur, där smart mjukvaruarkitektur löser de problem som råstyrka och dyr hårdvara inte längre ensamma kan hantera.