AnswersPublished19 sources
DeepSeek צמצמה את זיכרון ה-AI. למה השוק נבהל, ולמה זה עדיין לא סוף הביקוש לשבבים
DeepSeek V4.1 Flash טוענת כי צמצמה את זיכרון ה HBM של מטמון ה KV בהסקה לרבע מהדור הקודם, ואת האחסון המתמשך למטמון לשמינית — נתון שמערער הנחות ביקוש בענף הזיכרון. התגובה הראשונית פגעה בסמסונג אלקטרוניקס וב SK Hynix בדרום קוריאה, ולאחר מכן הלחץ התרחב למניות שבבים ביפן, אירופה וארה״ב.
פורסם על ידינערך באמצעות GPT-5.6 Terraהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- DeepSeek V4.1 Flash טוענת כי צמצמה את זיכרון ה HBM של מטמון ה KV בהסקה לרבע מהדור הקודם, ואת האחסון המתמשך למטמון לשמינית — נתון שמערער הנחות ביקוש בענף הזיכרון.
- התגובה הראשונית פגעה בסמסונג אלקטרוניקס וב SK Hynix בדרום קוריאה, ולאחר מכן הלחץ התרחב למניות שבבים ביפן, אירופה וארה״ב.
- השאלה המכרעת היא אם פחות זיכרון לכל בקשה יפחית רכישות זיכרון כוללות — או דווקא יוזיל את ה AI מספיק כדי ליצור הרבה יותר שימושים וביקושים.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How did DeepSeek’s V4.1 Flash model trigger a selloff in memory-chip and broader technology stocks, what architectural changes did it introd. Article summary: DeepSeek V4.1 Flash caused a sharp reassessment of AI-memory demand because it claimed to cut the KV-cache memory used in long-context inference to one-quarter of its predecessor’s level and persistent SSD use to one-eig. Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
ההשקה של DeepSeek V4.1 Flash טלטלה משקיעים משום שהיא מערערת הנחת יסוד של גל ההשקעות בתשתיות AI: ככל שהשימוש בבינה מלאכותית גדל, כך כל משימת AI אמורה לצרוך עוד ועוד זיכרון. השיפור שעליו מדווחת החברה עשוי להיות משמעותי במיוחד בהסקה עם הקשר ארוך, אך הוא נוגע לרכיב מסוים במערכת — מטמון המפתח-ערך (KV cache) — ולא למלוא צריכת הזיכרון והחישוב של אימון או הפעלת מודלים גדולים. 9
10
השינוי הטכני: מטמון KV קטן יותר
מטמון KV שומר את מצב מנגנון הקשב של הטוקנים הקודמים, כדי שהמודל לא יצטרך לחשב מחדש את כל ההקשר בכל צעד. הוא נעשה חשוב — ויקר — במיוחד בשיחות ארוכות ובעומסי עבודה של סוכני AI.
לפי DeepSeek, V4.1 Flash משלבת שימוש חוזר במטמון KV בין שכבות בארכיטקטורת Compressed Sparse Attention 2, לצד מטמון KV בדיוק FP4. טביעת הרגל של מטמון ה-KV הגלובלי עומדת, לפי הדיווח, על 890 בתים לטוקן — כרבע מזו של V4-Flash. 9
החברה תיארה גם טכניקת פריסה בשם SWA Bounded Replay עבור קשב בחלון קצר. במקום לשמור את המטמון הזה באופן מתמשך על SSD או בזיכרון המארח, המערכת משתמשת במאגר זמני ומבוזר של DRAM בצד המארח ומחשבת מחדש כמות תחומה של הקשר במקרה של החטאה במטמון. לפי DeepSeek, כך טביעת הרגל של המטמון המתמשך יורדת לכשמינית מהדור הקודם. 1
9
במונחים מעשיים, מדובר בטענה לכ־75% פחות HBM ולכ־87.5% פחות נפח SSD מתמשך — אך אך ורק עבור פונקציית מטמון ה-KV בהשוואה ל-V4-Flash. 9
10
האם זה מאפשר פי ארבעה משתמשים בו-זמנית?
בתיאוריה, כן — במערכת הגשה שהמגבלה העיקרית שלה היא נפח מטמון ה-KV הפעיל. אם כל בקשה ארוכת-הקשר צורכת כרבע מהזיכרון הקודם, אותה הקצאת HBM יכולה להחזיק בערך פי ארבעה מטמונים פעילים.
אבל זו מסקנה הנגזרת מנתון הזיכרון לטוקן, ולא תוצאת מבחן עצמאית של קיבולת מקצה לקצה. מספר המשתמשים בפועל תלוי גם במשקלי המודל, בכוח החישוב הזמין, ברשת, באורך הבקשות, באצוות, ביעדי השהיה ובתוכנת ההגשה.
למה מניות הזיכרון ירדו בחדות?
תגובת השוק עסקה בעוצמת הביקוש העתידי, לא בטענה ש-DeepSeek הפכה את הזיכרון למיותר. יצרניות HBM, וכן חברות NAND ו-SSD ארגוניים, נהנו מהציפייה שמערכות AI מתקדמות יצרכו יותר זיכרון ואחסון. קפיצת מדרגה ביעילות מעלה את האפשרות שכל עומס הסקה ידרוש פחות ביטי זיכרון ופחות אחסון מתמשך.
ב־11 בספטמבר ירדה Samsung Electronics ב־3.5% ו-SK Hynix ב־2.2% בדרום קוריאה לאחר ההכרזה, לפי בלומברג. 17 דיווחים מאותה עת תיארו ירידות של יותר מ־3% לשתי החברות בסיאול, בעוד Micron ו-SanDisk החזיקו מעמד תחילה טוב יותר במסחר בארה״ב.
8
מבחינת המשקיעים, הסיכון היה בעיקר תמחורי: אם עומסי AI נעשים פחות עתירי זיכרון, ייתכן שיהיה צורך לעדכן תחזיות לצמיחת הביקוש, לכוח התמחור ולהשקעות ההון של ספקיות הזיכרון.
החשש התרחב מעבר ליצרניות הקוריאניות
בהמשך התנועה התרחבה מחשש ממוקד ליעילות ההסקה להערכה מחודשת של כלל עסקת ההשקעות בתשתיות AI.
דיווחים לאחר הקריאות להאט את פיתוח מודלי החזית הצביעו על חולשה רחבה: SK Hynix וסמסונג ירדו ב־6.4% וב־4.1%, בהתאמה, ו-Kioxia היפנית איבדה 6.4%. גם שמות שבבים אירופיים, בהם ASML, Infineon, ASM International, BE Semiconductor ו-STMicroelectronics, נסחרו בירידות. 18 דיווח נוסף ציין ירידה של 11% ב-SoftBank, של 6.5% ב-Kioxia ושל 1.2% ב-Taiwan Semiconductor Manufacturing במסחר באסיה.
19
במסחר המוקדם בארה״ב ירדה Marvell בכמעט 8%, בעוד Intel, Micron ו-SanDisk דווחו בירידה של כ־6% כל אחת. 20
אין לפרש את המהלכים האלה כהוכחה שמוצר אחד של DeepSeek גרם באופן ישיר לכל ירידה. חששות מריבית, מתמחור ומקצב הצמיחה של ה-AI משפיעים בו-זמנית על מניות הטכנולוגיה. ובכל זאת, ההשקה נתנה לשוק סיבה מוחשית לבחון הנחה פגיעה: גידול בביקוש ל-AI אינו מתורגם אוטומטית לגידול יחסי בביקוש לזיכרון לכל שאילתה. 17
מדוע הקריאה של דריו אמודיי להאטה הוסיפה לחץ
המכירה התעצמה לאחר שמנכ״ל Anthropic, דריו אמודיי, קרא לחברות AI להאט את קצב שיפור היכולות של מודלי החזית. המסגרת שהציע נועדה לאפשר יותר זמן להתמודדות עם סיכוני שימוש לרעה ובטיחות.
עבור משקיעי תשתיות, הדבר יצר דאגה שנייה לצד טענת היעילות של DeepSeek:
- פחות זיכרון לכל משימת הסקה עלול להקטין את עצימות הזיכרון.
- מרוץ איטי יותר לפיתוח מודלי חזית עלול לדחות אימונים גדולים ותוכניות להרחבת מרכזי נתונים — מנועי ביקוש למאיצים, HBM, רשתות ואחסון.
אלו שני רעיונות נפרדים מבחינה כלכלית, אך השוק יכול לראות בשניהם אתגר לתרחיש של צמיחה בלתי פוסקת שעליו תומחרה תנופת הבנייה של ה-AI. דיווחים קישרו ישירות את הירידות הרחבות במניות השבבים לחשש מהקריאות להאטת הפיתוח. 18
20
הביקורת של מייקל ברי: ״אינטרסנטי״
המשקיע מייקל ברי תקף את המסר הקורא להאטה וטען שהוא משרת אינטרסים עצמיים. לדבריו, מנהלים בחברות AI מובילות עשויים להרוויח מהצגת הטכנולוגיה שלהם כמסוכנת ומתקדמת במהירות חריגה; הוא כינה את המסגור הזה ״הייפ וניפוח לקראת הנפקה״. 14
לפי הפרשנות של ברי, האטה עשויה להיטיב עם שחקניות מבוססות על חשבון מתחרות קטנות, ובמקביל לחזק נרטיבים של מחסור, אמינות והנפקות עתידיות. זו עמדתו לגבי תמריצי החברות — ולא ראיה לכך שחששות הבטיחות אינם כנים או מבוססים. 14
מה התוצאה של DeepSeek אומרת — ומה לא — על הביקוש לשבבים
ההכרזה של DeepSeek משמעותית משום שהטכניקות שבבסיסה אינן רעיון השקעה ייחודי לה בלבד. דיוק נמוך יותר, דחיסת מטמון, עיצוב מחדש של מנגנוני קשב, שימוש חוזר ותוכנות הגשה יעילות יותר הם כיוונים רחבים שגם מפתחי מודלים אחרים יכולים לאמץ. לכן, יעילות זיכרון בהסקה היא סיכון מבני לספקיות שתמחורן נשען על עלייה בתכולת הזיכרון לכל בקשת AI. 9
אולם לטענות יש גבולות ברורים.
מדובר במטמון KV, לא בכל צורכי הזיכרון
DeepSeek לא טענה שהמודל כולו או מרכז הנתונים כולו זקוקים ל־75% פחות HBM ול־87.5% פחות SSD. ההשוואה מתייחסת במפורש לדרישות מטמון ה-KV בזמן הסקה, ביחס לארכיטקטורה הקודמת שלה. משקלי המודל, זיכרון מערכת אחר, רשתות וצרכי אחסון נוספים אינם נכללים בהשוואה הצרה הזו. 10
אימון מודלים הוא מנוע ביקוש נפרד
השיפורים שנחשפו אינם מוכיחים קיצוץ מקביל בכוח החישוב ובזיכרון הדרושים לאימון מודלי חזית. הצגת אופטימיזציה של מטמון KV כהוכחה לקריסה של כלל הביקוש למוליכים למחצה בתחום ה-AI תהיה הרחבה מעבר למה שההכרזה מדגימה. 10
יעילות יכולה גם להרחיב את השימוש
הסקה זולה ופחות עתירת זיכרון יכולה להחליש את צריכת הזיכרון לכל בקשה. אך היא גם עשויה להפוך עוזרים עם הקשר ארוך, תהליכי עבודה מבוססי סוכנים ופריסות עצמאיות לכדאיים כלכלית ביותר מקומות. אם הדבר ירחיב די הצורך את מספר המשתמשים והיישומים, הביקוש המצטבר לזיכרון עשוי להישאר יציב או אף לצמוח — למרות ירידה בדרישה לכל עומס עבודה.
השורה התחתונה
DeepSeek V4.1 Flash חשפה נקודת תורפה בנרטיב השורי של זיכרון ל-AI: הביקוש לזיכרון לכל עומס הסקה יכול לרדת בחדות ככל שארכיטקטורת המודל ותוכנת ההגשה משתפרות. נתון ה־890 בתים לטוקן עבור מטמון ה-KV הגלובלי, והירידה המדווחת לשמינית מטביעת הרגל של המטמון המתמשך, מסבירים מדוע המשקיעים בחנו מחדש במהירות את ההנחות לגבי HBM ו-SSD. 9
ועדיין, הראיות אינן מצדיקות להגדיר זאת כזעזוע ביקוש מיידי לכל תעשיית השבבים. הקיצוצים שהוכרזו מוגבלים למטמון KV בהסקה, ולא לאימון מודלים או לכל שכבת תשתית מרכז הנתונים. התוצאה ארוכת הטווח תלויה בתחרות בין שני כוחות: ירידה בעצימות הזיכרון לכל משימת AI, מול אימוץ רחב בהרבה של AI שהוזל בזכות אותה יעילות.
למשקיעים במניות זיכרון, השאלה כבר אינה רק אם השימוש ב-AI יגדל. השאלה היא אם צמיחת היקף עומסי העבודה הכולל תעקוף את הקצב שבו מערכות AI לומדות להשתמש בזיכרון ביעילות רבה יותר.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "DeepSeek צמצמה את זיכרון ה-AI. למה השוק נבהל, ולמה זה עדיין לא סוף הביקוש לשבבים"?
DeepSeek V4.1 Flash טוענת כי צמצמה את זיכרון ה HBM של מטמון ה KV בהסקה לרבע מהדור הקודם, ואת האחסון המתמשך למטמון לשמינית — נתון שמערער הנחות ביקוש בענף הזיכרון.
What are the key points to validate first?
DeepSeek V4.1 Flash טוענת כי צמצמה את זיכרון ה HBM של מטמון ה KV בהסקה לרבע מהדור הקודם, ואת האחסון המתמשך למטמון לשמינית — נתון שמערער הנחות ביקוש בענף הזיכרון. התגובה הראשונית פגעה בסמסונג אלקטרוניקס וב SK Hynix בדרום קוריאה, ולאחר מכן הלחץ התרחב למניות שבבים ביפן, אירופה וארה״ב.
What should I do next in practice?
השאלה המכרעת היא אם פחות זיכרון לכל בקשה יפחית רכישות זיכרון כוללות — או דווקא יוזיל את ה AI מספיק כדי ליצור הרבה יותר שימושים וביקושים.
Sources
alphaxiv.orgDeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache ...
finance.yahoo.comDeepSeek Cut Its KV-Cache HBM Need 75% and SSD Need 87.5%. Micron and Sandisk Investors Should Pay Attention
marktechpost.comDeepSeek AI Released DeepSeek-V4.1-Flash with 1M Context, FP4 KV Cache, and Cross-Layer Attention Reuse
bloomberg.comDeepSeek Hands Memory Stock Investors Fresh Reason for Caution