Re: [新聞] 甲骨文股價暴跌超10%！訂單積壓越來越多「燒錢」砸AI風險令人擔憂

看板Stock (股票)作者curiserosi時間2小時前 (2025/12/14 00:18)推噓0(0推 0噓 7→)

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: 沒關係，偷偷告訴你一個Insight : 今年NeurIPS 2025有一篇超重量級的論文 : Introducing Nested Learning : 這篇文論的重要程度不亞於Attention is all you need : 甚至可以說有過之而無不及 : Transfomer架構只是發明了蒸氣機 : Nested Learning這篇論文，簡直就是熱力學定律的等級了 : 基本上等於宣告Transformer架構過時了(因為是一種扁平和單一頻率的特例) : 未來三到五年，全面轉向Nested Learning的時代 : 以下文字是我先寫一版，再請Gemini潤稿的洞察 : --------這是AI潤稿的分隔線-------- : 當前 AI 發展正受制於一道物理鐵律：記憶體牆（Memory Wall）。傳統 Transformer 架 : 構依賴 KV Cache 維持上下文，這本質上是一種「以頻寬換取長度」的低效策略。隨 : 著上下文長度 T 的增加，Attention 機制的計算複雜度呈 O(T^2) 增長，而推論時 : 的記憶體搬運量呈 O(T) 線性增長。在 HBM 頻寬成長遠落後於 GPU 算力的現狀下，這 : 種依賴儲存大量未經壓縮原始狀態的架構，註定會從 Compute-Bound 跌落至 IO-Bound : 的深淵。 : Nested Learning 的出現，透過對記憶與推理本質的重新理解，為此困境帶來了典範轉移 : 級別的解答。 : 其核心突破在於「推論即訓練」的數學創新——Nested Learning 揭示了 : Attention 機制在本質上等價於單步的梯度下降更新。基於此，HOPE 架構不再被動地檢 : 索歷史，而是主動將資訊即時壓縮為模型權重。這將原本受限於頻寬的檢索問題，轉化為 : 僅需固定算力的狀態更新問題，從根本上粉碎了記憶體牆。 : 在應用層面，這種架構徹底重塑了 AI 的個性化能力。HOPE 的動態記憶機制（Fast : Weights）不再依賴傳統模型那種外掛式的提示詞（Prompting）來「模擬」短期記憶， : 而是透過梯度更新，將使用者的偏好與習慣即時「內化」為模型參數的一部分。這不 : 僅在工程上根除了重複處理提示詞的算力浪費，更在體驗上創造出具備「演化能力」的專 : 屬模型，讓 AI 隨著每一次互動變得更懂你。 : 這一變革預示著當前 HBM 需求高速增長的趨勢將顯著放緩，技術改革的方向將轉向針對 : 不同更新層級的硬體特化： : 邊緣裝置 (Edge)：承載高頻更新的快層，將不再單純追求頻寬，而是轉向追求大容量 : SRAM 與極致的能效比，以支撐毫秒級的狀態寫入與計算。 : 雲端中心 (Cloud)：承載低頻更新的慢層，為了處理更複雜的邏輯推理與龐大的智能結 : 構，將演化出針對非歐幾何的特化運算單元，以在雙曲空間中實現更高維度的高效推理。 : ----------這是AI潤稿的分隔線----------- : 你各位要小心HBM市場在2026年末的崩潰反轉 : 短期因為各種高頻信號，還是會持續推高HBM的市場價格 : 然後記憶體因為這些需求訊號，會瘋狂擴廠 : 等到「基於超大KV Cache的Transfomer架構」路徑依賴崩潰 : 新架構全面轉向HOPE的時侯 : 嘻嘻刺激囉~~~ 小弟不才，關於技術的部份看不懂但還是想請教 1.現有transfomer架構因為需要死背硬記，所以需要超大規模記憶體來對應長文本、圖像，甚至影片，到長影片所需的記憶體規模已經不具備實際可行性或是沒有經濟價值這部分Nested Learning具備絕對優勢，面對長文本、圖像，甚至長影片對記憶體的需求成長可控 2.Nested Learning具備持續學習的能力，這點是transformer不具備的基於以上兩點，即使現在還有很多缺點，未來也絕對有Nested Learning 的一席之地(因為transformer在這些地方的劣勢是結構性的，無法改變) 請問我這理解有沒有哪邊有問題？如果未來Nested Learning大規模佈署，在產業面上的影響 1.SRAM的需求會大幅增加，Nested Learning需要的不是大量的HBM來記憶而是需要能快速響應的SRAM來對應CMS 2.算力的需求暴增，相比現在的transformer是卡在記憶體數量與頻寬 Nested Learning因為需要Backward Pass，需要的是數倍的算力 3.由上面兩點推測，封裝需求也會改變，HBM+GPU的封裝需求成長減緩如CoWoS，相對的interposer、載板也不需要那麼大，所以這些產業成長會放緩我腦容量不夠，這是我想像力的極限了什麼雙曲空間已經超出我認知範圍不過還是想問一下我這樣理解有沒有什麼問題感謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.229.23.5 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1765642720.A.94D.html

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