文章核心观点 - 野村证券研报认为，DeepSeek即将发布的新一代旗舰大语言模型DS-V4，通过深度融合mHC和Engram两项核心技术，将有效打破“芯片墙”与“内存墙”的桎梏，在提升模型性能的同时降低训练与推理成本，从而推动中国AI产业链创新周期加速，并缩小与全球大模型产业的差距 [1] DS-V4核心技术突破 - **核心底牌**：DS-V4将深度融合mHC（流形约束超连接）和Engram（条件记忆模块）两项核心技术，代表了大模型产业从“规模竞争”向“架构与系统优化”的重要转向 [2] - **mHC技术**：旨在重构层间信息流动，通过双随机矩阵约束、Sinkhorn-Knopp算法投影和保持恒等映射三大核心技术，解决模型层数增长后的训练效率与稳定性瓶颈，并通过内核融合、重计算和流水线并行优化（DualPipe）实现系统工程落地 [3] - **mHC效果**：在DS-V3 27B参数模型测试中，融入mHC的模型在多个基准测试中全面超越基线，其中GSM8K（8-shot）准确率从46.7%提升至53.8%，MATH（4-shot）准确率从22.0%提升至26.0%，BBH、DROP等任务表现也提升5%-7% [4] - **Engram技术**：聚焦于训练与推理的内存效率优化，通过解耦内存与计算，以部署在DRAM中的专用稀疏内存表形式，实现O(1)时间的静态知识检索，缓解“内存墙”痛点 [5] - **Engram设计**：具有低侵入式结构增强特征，通过分词器压缩、多头哈希、上下文感知门控、多分支架构融合四大技术解决落地问题，其最大产业价值在于存算解耦，训练时可实现内存容量随GPU数量线性扩展，推理时可将百亿参数嵌入表卸载至CPU DRAM，释放GPU HBM资源，且推理吞吐量损失控制在3%以内 [6] - **技术结合价值**：mHC和Engram的结合将使DS-V4在保持高性能的同时进一步降低成本，并更适合医疗、法律、金融等知识密集型领域的行业大模型训练，DS-V4还可能融入FP4精度计算、缓存优化等其他创新技术 [7] 对全球AI产业的影响 - **差异化影响**：DS-V4不会像V3/R1那样对全球AI基础设施市场形成大幅冲击，但将成为推动全球大模型商业化的关键力量 [8] - **核心价值**：通过降低训练与推理成本，DS-V4将帮助全球大模型企业和AI应用玩家加速技术落地，缓解行业因持续高额算力投入带来的资本开支压力 [9] - **促进融合**：DS-V4在编码、超长代码处理等领域的突破，将进一步推动AI与软件产业的融合，让头部软件企业能借助大模型技术打造更强大的软件套件 [9] 对中国AI产业的影响 - **关键抓手**：DS-V4的技术创新是破解“芯片墙”与“内存墙”的关键抓手，从算力硬件和应用落地两个维度实现核心赋能 [10] - **赋能硬件**：Engram的存算解耦机制能释放HBM资源，降低对高端海外芯片的依赖，推动本土服务器、光模块等硬件企业的投资周期加速，野村研报重点看好紫光股份、光迅科技等企业 [10][11] - **适配芯片**：mHC框架能实现更稳定的大模型训练过程，有效抵消本土AI芯片在大规模集群训练中失败率较高的性能短板，为摩尔线程、壁仞科技、天数智芯等本土AI芯片企业提供技术适配的机会 [11] - **协同发展**：2025年底至2026年初中国AI硬件企业迎来上市潮，DS-V4的技术创新将为这些企业提供更适配的软件算法环境，实现软硬件协同发展 [11] - **推动应用转型**：DS-V4将推动中国AI Agent从“对话工具”向“智能助手”转型，加速AI应用场景化落地，其在编码、推理等领域的突破将催生更强大的多任务AI Agent，提升token消耗与算力需求，形成“技术创新-应用升级-算力需求”的正向循环 [11] - **生态化发展**：AI应用生态化趋势明显，以阿里Qwen APP为例，其在2025年11月至2026年1月的三个月内，快速拓展至视频生成、地图导航、支付宝支付、政务民生服务等400余项AI服务，DS-V4的技术创新将为AI技术从“单点应用”向“全场景渗透”提供更坚实的模型基础 [12] - **利好软件企业**：DS-V4的推出将推动中国AI应用的商业化周期加速，利好能借助大模型技术实现产品升级的头部软件企业，其中金山办公、金蝶国际被列为软件领域的核心推荐标的 [12] 行业发展趋势 - **趋势转变**：大模型的性能提升已从“参数堆砌”转向架构设计与系统优化，软硬件协同设计成为行业核心发展方向 [13] - **中国机遇**：这一趋势为中国实现全球化缩差提供了关键机遇，中国在大模型的算法创新、工程优化与应用落地方面具备本土化优势，DeepSeek等企业的技术探索正推动中国在大模型架构与系统优化层面形成核心竞争力 [13] - **开源生态**：开源大模型仍将是中国AI产业的主流发展方向，DeepSeek的技术创新为中国开源生态提供了核心标杆，推动本土大模型企业从“跟跑”向“并跑”甚至“领跑”转型 [13] - **竞争赛道转移**：随着DS-V4推出，中国开源大模型的竞争将进一步从“规模与性能”转向“效率与场景落地”，知识密集型的垂直领域（医疗、法律、金融）将成为下一个核心竞争赛道 [13] - **周期加速**：DS-V4的推出将推动中国AI产业链进入新一轮的创新与商业化加速周期，从算力基建到应用落地的全链路都将迎来发展机遇，同时推动全球大模型产业加速从“技术研发”向“商业变现”转型 [14]