AnswersPublished19 sources
DeepSeek V4.1 Flash Gugat Saham Memori: Mengapa Kecekapan AI Belum Menamatkan Debat Cip
DeepSeek V4.1 Flash mendakwa KV cache inferensnya memerlukan hanya satu perempat HBM dan satu perlapan storan cache berterusan berbanding V4 Flash. Reaksi awal menekan Samsung Electronics dan SK Hynix di Korea Selatan, sebelum kebimbangan merebak ke saham cip di Jepun, Eropah dan Amerika Syarikat.
Diterbitkan olehDisunting dengan GPT-5.6 TerraImej dijana dengan GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- DeepSeek V4.1 Flash mendakwa KV cache inferensnya memerlukan hanya satu perempat HBM dan satu perlapan storan cache berterusan berbanding V4 Flash.
- Reaksi awal menekan Samsung Electronics dan SK Hynix di Korea Selatan, sebelum kebimbangan merebak ke saham cip di Jepun, Eropah dan Amerika Syarikat.
- Persoalan utama bukan sekadar sama ada AI semakin digunakan, tetapi sama ada pertumbuhan jumlah beban kerja dapat mengatasi pengurangan penggunaan memori bagi setiap permintaan.
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
Pelancaran DeepSeek V4.1 Flash mengganggu pelabur kerana ia mencabar satu andaian besar di sebalik ledakan infrastruktur AI: semakin banyak penggunaan AI tidak semestinya bermakna setiap tugasan memerlukan semakin banyak memori. Dakwaan kecekapan model ini memang besar, khususnya untuk inferens dengan konteks panjang, tetapi ia hanya menyentuh satu komponen sistem AI — key-value cache atau KV cache — bukannya keseluruhan keperluan memori dan pengkomputeran bagi latihan atau penyajian model besar. 9
10
Apa yang berubah: KV cache jauh lebih kecil
KV cache menyimpan keadaan perhatian daripada token terdahulu supaya model tidak perlu mengira semula konteks tersebut pada setiap langkah. Ia amat penting, dan boleh menjadi mahal, untuk perbualan panjang serta aliran kerja AI berbentuk ejen.
DeepSeek menyatakan V4.1 Flash menggabungkan penggunaan semula KV cache merentas lapisan dalam Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) dengan KV caching FP4. Jejak KV cache global yang dilaporkannya ialah 890 bait bagi setiap token, kira-kira satu perempat daripada angka sepadan bagi V4-Flash. 9
Syarikat itu turut menerangkan teknik penggunaan bernama SWA Bounded Replay untuk perhatian tetingkap pendek. Daripada menyimpan cache tersebut secara berterusan pada SSD atau memori hos, sistem menggunakan kumpulan sementara DRAM hos teragih dan mengira semula jumlah konteks yang terhad apabila berlaku kegagalan cache. Menurut DeepSeek, pendekatan ini mengurangkan jejak KV cache berterusan kepada sekitar satu perlapan daripada generasi sebelumnya. 1
9
Secara praktikal, dakwaan itu bersamaan kira-kira 75% kurang HBM dan 87.5% kurang kapasiti SSD berterusan — tetapi khusus untuk fungsi KV cache — berbanding V4-Flash. 9
10
Adakah ini bermaksud empat kali lebih ramai pengguna serentak?
Secara teori, ya — dalam sistem penyajian yang terhad terutamanya oleh kapasiti KV cache aktif. Jika setiap permintaan berkonteks panjang menggunakan kira-kira satu perempat memori cache sebelum ini, peruntukan HBM yang sama boleh menempatkan sekitar empat kali ganda cache aktif.
Namun, ini ialah implikasi daripada angka penggunaan memori bagi setiap token, bukannya keputusan ujian bebas yang mengesahkan kapasiti pengguna serentak hujung ke hujung. Kapasiti sebenar turut bergantung pada pemberat model, kuasa pengkomputeran, rangkaian, panjang permintaan, batching, sasaran kependaman dan perisian penyajian.
Mengapa saham memori jatuh begitu pantas
Reaksi pasaran bukan kerana DeepSeek menjadikan memori tidak lagi diperlukan. Sebaliknya, pelabur mula menilai semula intensiti permintaan masa hadapan. Pembekal HBM — memori jalur lebar tinggi — serta syarikat NAND dan SSD perusahaan mendapat manfaat daripada jangkaan bahawa sistem AI yang semakin canggih memerlukan lebih banyak memori dan storan.
Peningkatan kecekapan membuka kemungkinan bahawa setiap tugasan inferens memerlukan lebih sedikit bit memori dan storan berterusan. Jika andaian itu menjadi meluas, unjuran pertumbuhan permintaan, kuasa penetapan harga dan perbelanjaan modal untuk pengeluar memori mungkin perlu disemak semula.
Pada 11 September, Samsung Electronics jatuh 3.5% manakala SK Hynix susut 2.2% di Korea Selatan selepas pengumuman DeepSeek, menurut Bloomberg. 17 Laporan pada waktu itu juga menyebut saham Samsung dan SK Hynix turun lebih 3% di Seoul, sementara Micron dan SanDisk pada awalnya lebih bertahan dalam dagangan AS.
8
Kebimbangan merebak ke pasaran cip global
Pergerakan itu kemudian berkembang daripada kebimbangan khusus terhadap kecekapan inferens kepada penilaian semula yang lebih luas terhadap tema perbelanjaan modal AI.
Susulan seruan untuk memperlahankan pembangunan AI termaju, saham cip merentas pasaran melemah: SK Hynix dan Samsung masing-masing turun 6.4% dan 4.1%, manakala Kioxia dari Jepun jatuh 6.4%. Nama semikonduktor Eropah seperti ASML, Infineon, ASM International, BE Semiconductor dan STMicroelectronics turut didagangkan lebih rendah. 18 Laporan lain menyatakan SoftBank jatuh 11%, Kioxia susut 6.5%, dan Taiwan Semiconductor Manufacturing turun 1.2% dalam dagangan Asia.
19
Dalam dagangan prapasaran AS, Marvell merosot hampir 8%, manakala Intel, Micron dan SanDisk masing-masing dilaporkan turun sekitar 6%. 20
Namun, ini tidak membuktikan satu pelancaran DeepSeek secara mekanikal menyebabkan setiap penurunan tersebut. Kadar faedah, penilaian saham dan kebimbangan terhadap pertumbuhan AI turut mempengaruhi saham teknologi pada masa yang sama. Tetapi pelancaran itu memberi pasaran alasan yang nyata untuk menguji andaian rapuh: pertumbuhan penggunaan AI tidak semestinya diterjemahkan kepada kenaikan permintaan memori yang sepadan bagi setiap pertanyaan. 17
Seruan Dario Amodei menambah satu lagi kebimbangan
Jualan besar-besaran itu semakin kuat selepas Ketua Pegawai Eksekutif Anthropic, Dario Amodei, menggesa syarikat AI memperlahankan kadar peningkatan keupayaan model AI termaju. Rangka kerja yang dicadangkannya bertujuan memberi lebih masa untuk mengurus risiko penyalahgunaan dan keselamatan.
Bagi pelabur infrastruktur, ini menambah kebimbangan kedua di samping tuntutan kecekapan DeepSeek:
- Kurang memori bagi setiap tugasan inferens boleh mengurangkan intensiti penggunaan memori.
- Perlumbaan model AI termaju yang lebih perlahan boleh melambatkan larian latihan terbesar dan rancangan pembesaran pusat data yang menyokong permintaan bagi pemecut AI, HBM, rangkaian dan storan.
Kedua-dua perkara ini berbeza dari segi ekonomi, tetapi pasaran boleh melihatnya sebagai cabaran kepada naratif pembinaan AI yang telah dinilai atas jangkaan pertumbuhan tanpa henti. Laporan mengaitkan kemerosotan saham cip yang lebih meluas dengan kebimbangan pelabur terhadap seruan memperlahankan pembangunan AI. 18
20
Kritikan Michael Burry: “kepentingan sendiri”
Pelabur Michael Burry mengkritik mesej supaya AI diperlahankan sebagai langkah yang mementingkan diri sendiri. Beliau berhujah bahawa eksekutif syarikat AI terkemuka boleh mendapat manfaat apabila teknologi mereka digambarkan berkembang terlalu pantas dan berbahaya, lalu menyifatkan naratif itu sebagai “IPO hype & puffery”. 14
Menurut tafsiran Burry, kelembapan boleh memihak kepada syarikat sedia ada berbanding pencabar lebih kecil, sambil mengukuhkan naratif kekurangan, kredibiliti dan penawaran saham awam pada masa depan. Ini ialah pandangan Burry tentang insentif syarikat-syarikat tersebut, bukannya bukti bahawa kebimbangan keselamatan itu tidak ikhlas atau tidak berasas. 14
Apa maknanya — dan apa yang tidak boleh disimpulkan — untuk permintaan cip
Pengumuman DeepSeek penting kerana teknik di sebaliknya bukan konsep pelaburan yang eksklusif. Ketepatan lebih rendah, pemampatan cache, reka bentuk semula perhatian, penggunaan semula data dan sistem penyajian yang lebih baik ialah arah teknikal yang boleh diteroka pembangun model lain. Maka, kecekapan memori inferens ialah risiko struktur kepada pembekal yang bergantung pada andaian kandungan memori bagi setiap permintaan AI akan terus meningkat. 9
Tetapi terdapat had yang jelas pada dakwaan tersebut.
Ia melibatkan KV cache, bukan semua keperluan memori
DeepSeek tidak mendakwa keseluruhan model atau pusat datanya memerlukan 75% kurang HBM dan 87.5% kurang SSD. Perbandingan itu terhad kepada keperluan KV cache ketika inferens, berbanding seni bina terdahulu DeepSeek. Pemberat model, memori sistem lain, rangkaian dan keperluan storan lain tidak termasuk dalam perbandingan sempit ini. 10
Latihan model kekal pemacu permintaan berasingan
Peningkatan yang didedahkan tidak menunjukkan pengurangan setara bagi pengkomputeran dan memori yang diperlukan untuk melatih model AI termaju. Menganggap pengoptimuman KV cache sebagai bukti bahawa semua permintaan semikonduktor AI akan merosot adalah melampaui apa yang ditunjukkan oleh pengumuman tersebut. 10
Kecekapan juga boleh meluaskan penggunaan
Inferens yang lebih murah dan kurang intensif memori boleh menurunkan penggunaan memori bagi setiap permintaan. Pada masa yang sama, ia boleh menjadikan pembantu berkonteks panjang, aliran kerja ejen dan pelaksanaan sendiri lebih mampu milik di lebih banyak tempat. Jika hal itu memperluas jumlah pengguna dan aplikasi dengan cukup besar, permintaan memori agregat boleh kekal kukuh — atau meningkat — walaupun keperluan bagi setiap beban kerja lebih rendah.
Kesimpulan
DeepSeek V4.1 Flash mendedahkan kelemahan dalam naratif optimistik saham memori AI: permintaan memori bagi setiap beban kerja inferens boleh jatuh dengan mendadak apabila seni bina model dan perisian penyajian bertambah baik. KV cache global pada 890 bait setiap token dan jejak cache berterusan pada satu perlapan daripada generasi sebelumnya menjelaskan mengapa pelabur pantas menilai semula andaian terhadap HBM dan SSD. 9
Namun, bukti yang ada belum menyokong kesimpulan bahawa ini merupakan kejutan permintaan segera bagi seluruh industri cip. Pengurangan yang diumumkan terhad kepada KV caching untuk inferens, bukan latihan model atau keseluruhan susunan pusat data. Hasil jangka panjang akan ditentukan oleh persaingan antara dua kuasa: penggunaan memori yang lebih rendah bagi setiap tugasan AI, dan penggunaan AI yang mungkin menjadi jauh lebih meluas kerana kosnya semakin rendah.
Bagi pelabur saham memori, soalan penting kini bukan lagi sekadar sama ada penggunaan AI akan berkembang. Soalnya ialah sama ada pertumbuhan jumlah beban kerja boleh mengatasi kelajuan sistem AI belajar menggunakan memori dengan lebih cekap.
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 V4.1 Flash Gugat Saham Memori: Mengapa Kecekapan AI Belum Menamatkan Debat Cip"?
DeepSeek V4.1 Flash mendakwa KV cache inferensnya memerlukan hanya satu perempat HBM dan satu perlapan storan cache berterusan berbanding V4 Flash.
What are the key points to validate first?
DeepSeek V4.1 Flash mendakwa KV cache inferensnya memerlukan hanya satu perempat HBM dan satu perlapan storan cache berterusan berbanding V4 Flash. Reaksi awal menekan Samsung Electronics dan SK Hynix di Korea Selatan, sebelum kebimbangan merebak ke saham cip di Jepun, Eropah dan Amerika Syarikat.
What should I do next in practice?
Persoalan utama bukan sekadar sama ada AI semakin digunakan, tetapi sama ada pertumbuhan jumlah beban kerja dapat mengatasi pengurangan penggunaan memori bagi setiap permintaan.
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