DeepSeek 的 Engram 證明了內存而非計算才是人工智能真正的瓶頸。 大多數人認為人工智能的擴展性取決於 GPU。 Engram 證明了一個更深層次的道理： 人工智能的擴展性取決於數據移動、存儲和恢復的速度、成本和可靠性。 Engram 是一個以內存為中心的人工智能系統。 它不僅訓練模型，還將內存本身視為一種重要的資源： • 將數據分解成編碼片段 • 將它們存儲在多臺機器上 • 即使發生故障也能立即重建 這是將網絡編碼應用於人工智能內存。 這與 @get_optimum 背後的原理完全相同。 區塊鏈和人工智能一樣，正變得越來越受數據驅動：數據塊、證明、狀態膨脹、鏈上人工智能代理…… 瓶頸不在於共識。 而在於實時移動和重建海量數據。 Optimum 使用隨機線性網絡編碼 (RLNC) 來實現： • 將數據分割成編碼片段 • 並行發送 • 容忍丟包 • 更快地重建數據 ENGRAM 正在為 AI 記憶做同樣的事情。 Optimum 正在為區塊鏈做同樣的事情。 同樣的物理原理。同樣的數學原理。不同的領域。 下一波加密貨幣浪潮的關鍵不在於“更多節點”。 而在於網絡傳輸和恢復信息的效率。 這就是 ENGRAM 的重要性所在。 這也是 Optimum 存在的意義。⚡