1221周观点：下一代模型范式与叙事的变化在于【记忆功能】
为什么近几个月市场对供应链加单信息提不起兴趣？因为AI没有叙事的变化。
2024年Scaling Law带来算力需求的非线性膨胀；
2025年CoT带来Tokens生成的非线性膨胀；
2026年记忆将带来内存需求的非线性膨胀。
1、现有大模型记忆的痛点：健忘（每次对话重置）、上下文限制、RAG局限。
记忆的形式：文本记忆（上下文、RAG，作为prompt喂给模型是目前的主流）；参数记忆（将经验改在模型参数里，online/ nested learning都是如此）；潜在记忆（推理过程中的临时状态）。
记忆的功能：事实记忆（慢变量，百科全书）；工作记忆（上下文，临时缓冲，过程数据等）；经验记忆（案例经验，通过案例RL）。
记忆的流程：记忆形成（从数据流中捕捉信息并写入存储）；记忆检索（从海量数据中检索）；记忆演化（参数化、快慢变量转化、遗忘删除）。
利好记忆的介质：DRAM、NAND、向量数据库。内存绝非库存周期，AI记忆功能带来约1EB/Day的需求增长，将很快消耗掉全球约35%的供给。
全文100多页，细节详询团队。
2、记忆功能的落地将带来AI叙事的变化。online/ nested learning将让模型具备在场景中迭代的能力，提升B端付费意愿。记忆功能将推动AI Agent的实现以及端侧的爆发。
3、26Q1内存价格涨幅约40%，超预期。北美消费电子龙头拿货价格26年全年涨幅88%，Q1约40%。国内互联网龙头拿货价格26Q1涨幅约40%。
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