1 月 13 日凌晨，DeepSeek 在 GitHub 悄悄上传了一篇论文，署名梁文锋。
这篇《Conditional Memory via Scalable Lookup》不是普通的技术更新——它直指 AI 行业的命门：算力成本。
论文核心是"Engram 条件记忆模块"，一个颠覆性的想法：让 CPU 接手 GPU 的"记忆存储"工作，GPU 专心"动脑子" 。
数据很吓人：以前需要 8 张英伟达 A100 显卡、硬件成本数十万美元才能运行的千亿参数模型，现在只需要 1 张消费级显卡 + 4 根 64GB 内存条，成本约 1200 美元。
部署成本直降 90% ，性能却反而不降反升——中文知识测试 CMMLU 提升 4 分，32k 长文本处理准确率从 84.2% 飙升至 97%。
一时间，"AI 普惠时代来临"的呼声四起。有媒体甚至放言："小公司、个人开发者都能轻松用上顶尖大模型能力"。
但等等，把"硬件降本"等同于"创业者的云账单危机解除"，这是一个危险的认知陷阱。
一、90% 降本，降的是什么？
先看清楚 DeepSeek V4 到底降了什么成本。
Engram 模块的本质：把大模型中 80% 的静态知识（语言语法、常识概念、代码模板、数学公式）从神经网络中抽离出来，整理成一个巨大的"知识嵌入表"，存放在 CPU 内存中，完全不占用 GPU 显存。
这带来的成本下降是硬件采购成本，不是云服务运营成本。
举个例子：某律所想要搭建一个包含 500 万判例的法律咨询模型。以前用传统方案要么花几十万元买 GPU，要么每月支付高额 API 费用；现在用 V4 方案，只需一台高性能 CPU + 大内存的服务器，成本仅为原来的 1/20，准确率还能从 68% 提升到 89%。
但这有个前提：你得自己建机房、买设备、搞运维。
二、云账单的三个隐形陷阱
DeepSeek V4 确实降低了自建部署的门槛，但对于绝大多数 AI 创业者来说，云账单危机远未解除。问题出在三个地方：
陷阱 1：API 调用成本依然高企
如果你选择调用 DeepSeek 的 API 而不是自建部署，成本并没有想象中那么低。
以 DeepSeek V3 为例，优惠期结束后，调用价格已经调整为：每百万输入 tokens 2 元，每百万输出 tokens 8 元。
虽然比 OpenAI GPT-4o 的输入 2.5 美元、输出 10 美元便宜不少，但对于高并发应用来说，这依然是一笔不小的开支。
一个日活 10 万用户的 AI 应用，如果平均每个用户每天产生 1000 tokens 的交互，那么每月的 API 调用成本可能高达数十万元。
更关键的是，V4 的定价尚未公布。按照行业规律，新旗舰模型的价格大概率会高于 V3。
陷阱 2：推理成本才是真正的"吞金兽"
DeepSeek V4 的降本主要体现在部署环节，但 AI 应用的成本大头其实是推理成本——每次用户请求产生的计算费用。
根据行业数据，GPU 云平台的价格范围通常是：
入门级训练 GPU（A10、RTX 4090、L4）：0.50-1.20 美元/小时（专业服务商）、1.00-2.50 美元/小时（超大规模云厂商）
中端训练 GPU（A100 40GB/80GB）：2.00-3.50 美元/小时（专业服务商）、3.00-5.00 美元/小时（超大规模云厂商）
高端训练 GPU（H100、H200）：2.10-4.50 美元/小时（专业服务商）、4.00-8.00 美元/小时（超大规模云厂商）
即使 V4 能够降低对 GPU 算力的需求，推理成本的下降空间也有限。特别是对于需要实时响应的应用，GPU 依然是不可或缺的。
陷阱 3：65% 的成本在部署后
这是最容易被忽视的陷阱。
根据 Menlo Ventures 的最新数据，企业 AI 的自研与购买比例发生彻底倒挂：2024 年还有 47% 的企业坚持内部自研，到了 2025 年，这个数字骤降至 24%，而选择直接购买成熟方案的企业飙升至 76%。
原因很简单：技术债务和集成复杂性，让企业选择放弃自研转向购买。
数据显示，65% 的总成本发生在部署之后。每月高达 2 万美元的维护费、每年数万甚至十万美元的合规安全投入，这些隐形成本迅速吞噬了项目预算。
即使 DeepSeek V4 降低了部署门槛，运维、安全、合规、监控这些"隐形成本"依然存在。对于资源有限的创业公司来说，这些成本可能比硬件采购更致命。
三、算力民主化 ≠ 成本民主化
DeepSeek V4 确实实现了算力民主化——让更多人用得起大模型。但成本民主化还远远没有实现。
因为成本不只是硬件，还包括：
