前两天在深圳的时候，还和几个AI圈的朋友在聊，为啥DeepSeek近期没啥声音了？有说因为融资拿了国资的钱要低调一些，有说因为他们在憋个大的：这不就在Apple宣布全线涨价的同时，DSpark像救世主一样出来了： 如何做呢？看了论文，解决方案很有DeepSeek一贯的风格，主要在同一模型和相同硬件的基础上，通过提高推理效率就能明显提升吞吐量。 对，只是系统性工程优化整合。优化细节论文里有，就不展开了，但这是不是利好存储赛道值得探讨下？ 1）Apple这类硬件消费品涨价的传导逻辑是因为HBM高带宽内存产能紧张、价格上涨太高了苹果硬件设备的生产成本，继而转嫁到了消费者头上来涨价； 不过，内存成本飙升是因为AI数据中心对HBM的海量需求，使得三星、SK海力士，美光等厂商要把晶圆侧重向高毛利的HBM，这直接导致消费端的DRAM和NAND供应紧张。这意味着，如果后续政府搞补贴或产业协调政策，可能会减轻产能结构化倾斜产生的影响，毕竟政府对电子消费品涨价存在的通胀风险会很敏感； 2）DSpark通过从推理端工程优化，让同样的HBM内存资源可以支撑更多并发请求和更高token吞吐，等于直接缓解了大模型训练短对HBM内存的供应端需求，继而降低内存短缺向电子消费端的传导压力。 逻辑上Make Sense，但短期解决不了问题，因为HBM内存短缺问题现在主要是大厂capEx资本开支等战略需求，本身就有战略性泡沫成分，单纯要靠推理优化来对冲资本开支催生的大规模硬件需求，效果会比较有限； 以上。 总的来说了，DeepSeek确实卡了一个关键节点秀了一把技术，但短期对存储赛道的产能和价格矛盾很有限，长期看确实是一个有价值的探索方向。(Haotian | CryptoInsight)