Елизавета Гринберг (редактор)
然而，本轮涨价与以往周期最大的不同在于一个关键变量——HBM（高带宽内存）的爆发式增长。AI芯片（如英伟达H200/B200）对HBM的需求是传统DRAM的数倍甚至数十倍。三大原厂将大量先进制程产能转向HBM，挤占了原本用于生产手机LPDDR（低功耗内存）的产能。这种“结构性短缺”成为本轮涨价的核心推手。
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Фото: Alaa Al-Marjani / Reuters，详情可参考同城约会
其次，大模型的记忆能力有缺陷：大模型在训练时“记住”了大量知识，但训练完成后并不会在使用中持续学习、“记住“新知识；每次推理时，它只能依赖有限长度的上下文窗口来“记住”当前任务的信息（不同模型有不同上限，超过窗口的内容就会被遗忘），而无法像人一样自然地维持稳定、长期的个体记忆。但在真实业务中，我们需要机器智能有强大的记忆能力，比如一个AI老师，需要持续记住学生的学习历史、薄弱环节和偏好，才能在后续的讲解与练习中真正做到“因人施教”。
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