1月12日晚，DeepSeek創始人梁文鋒署名釋出新論文《Conditional Memory via Scalable Lookup:A New Axis of Sparsity for Large Language Models》（直譯為基於可擴充套件查詢的條件記憶：大語言模型稀疏性的新維度）並開源記憶模組Engram，引起了業內高度關注論文。
該研究提出“條件記憶”新正規化，透過讓模型將固定知識儲存與動態推理計算分離，大幅提升了處理效率論文。論文資料顯示，這一架構能在同等算力下，顯著提升模型在數學、程式碼及知識任務上的效能。
本月，智譜AI與MiniMax剛剛在港交所完成上市，月之暗面（Kimi）也完成了新一輪鉅額融資，標誌著大模型創業公司正迎來一輪資本化高潮論文。在此背景下，梁文鋒的論文引申出了一個核心問題：當一部分公司全力奔赴資本市場時，DeepSeek為何選擇以一篇技術論文作為回應？
當前，行業頭部公司已走上幾條清晰不同的路論文。剛上市的智譜AI和MiniMax都選擇用技術賺錢，但商業模式不同。智譜主攻企業服務（To B），客戶達數千家；MiniMax則面向全球使用者（To C），使用者數億，大部分收入來自海外。
而月之暗面代表了另一條路，即憑藉長上下文等技術亮點吸引融資，實現快速增長論文。而該公司仍面臨的挑戰是如何將技術優勢持續轉化為大規模的商業成功。
在此背景下，DeepSeek的論文開源，明確指向了第三條道路：“開源技術生態”論文。這並非直接的市場競爭，而是旨在透過定義下一代模型的高效架構（如Engram模組），在底層構建廣泛的技術影響力與生態。
與此同時，科技巨頭正以全面佈局的模式強勢加入戰局，成為另一支關鍵力量論文。例如，字節跳動的豆包與阿里的通義千問，正藉助自身的業務和基礎設施優勢，把AI能力深度融入從底層算力到上層應用的各個環節，展開體系化的全面競爭。
值得關注的是，DeepSeek則堅持開源，其影響已與全球主流的閉源模式形成鮮明對比論文。當OpenAI、Anthropic等海外巨頭將尖端技術閉源以構築壁壘時，DeepSeek卻將Engram等關鍵成果開源，這實質是選擇了一條透過吸引全球開發者、建立技術標準來構建生態影響力的差異化路徑。此舉不僅降低了全球AI創新門檻，長遠看也有助於促進技術路線多元化，防止市場被少數閉源體系壟斷。
如今，大模型競爭已全面演進為技術路線、商業模式與生態構建的立體戰局，正在塑造一個共生制衡的全新產業體系論文。而梁文鋒的這篇論文，恰似立在分岔路口的一座技術路標，清晰地指向了其中一條通往未來的道路。
