DeepSeek 的 Engram 证明了内存而非计算才是人工智能真正的瓶颈。 大多数人认为人工智能的扩展性取决于 GPU。 Engram 证明了一个更深层次的道理： 人工智能的扩展性取决于数据移动、存储和恢复的速度、成本和可靠性。 Engram 是一个以内存为中心的人工智能系统。 它不仅训练模型，还将内存本身视为一种重要的资源： • 将数据分解成编码片段 • 将它们存储在多台机器上 • 即使发生故障也能立即重建 这是将网络编码应用于人工智能内存。 这与 @get_optimum 背后的原理完全相同。 区块链和人工智能一样，正变得越来越受数据驱动：数据块、证明、状态膨胀、链上人工智能代理…… 瓶颈不在于共识。 而在于实时移动和重建海量数据。 Optimum 使用随机线性网络编码 (RLNC) 来实现： • 将数据分割成编码片段 • 并行发送 • 容忍丢包 • 更快地重建数据 ENGRAM 正在为 AI 记忆做同样的事情。 Optimum 正在为区块链做同样的事情。 同样的物理原理。同样的数学原理。不同的领域。 下一波加密货币浪潮的关键不在于“更多节点”。 而在于网络传输和恢复信息的效率。 这就是 ENGRAM 的重要性所在。 这也是 Optimum 存在的意义。⚡