梁文峰新架构，中等GPU+大内存+CPU，以存代算，用“查字典”代替一部分“硬算”
老黄芯片可能长期禁入中国局面下，
梁文峰的聪明办法，并且可能意外地带火一批国产芯片公司。
核心思想：以存代算，用“查字典”代替一部分“硬算”
想象一下，你每次回答问题都要从头推理，很慢。但如果你提前把所有答案都记在一本超厚的字典里，每次只是快速翻找，就会快很多，还省力气。
梁文锋的“Transformer+Engram”架构就是这个思路：
· “字典”就是“Engram”搜索表：它把AI推理中很多需要复杂计算的步骤，提前算好、存起来。
· 运行时主要靠“查表”：AI运行时，很多问题变成在庞大的“记忆表”里做查找，而不用让GPU去硬算。
· 好处：“查表”这个活，主要靠CPU和大内存就能高效完成，对顶级GPU算力的依赖就降低了。
为什么这个办法现在被重视？因为被卡脖子了。
1. 海外训练的路可能走不通：国内公司想把数据送到国外用老黄芯片训练，但大量核心数据出国涉及国家安全，很可能被严格限制。
2. 顶尖算力芯片禁运可能长期化：如果买不到最新的H200等芯片，国内AI算力就会出现巨大缺口。
于是，“中等GPU+大内存+CPU”的搭配就成了一个实用的替代方案：用国产的、中等性能的GPU，配合超大的内存和CPU来“查表”，协同工作，也能达到不错的AI效果。
这个趋势会利好哪些国产芯片？
1. 首先利好国产存储芯片：因为“表”会越做越大（几百GB到TB级），表越大，能效越高，对内存（DRAM）和存储芯片的需求会爆炸式增长。这就是为什么你提到砺算、东芯这类公司可能会直接受益。
2. 利好多种国产CPU：无论是X86、ARM还是其他架构的CPU，只要能高效处理“查表”任务，就都有用武之地。
3. 利好接口芯片：像CXL这种能让CPU和内存更快共享数据的技术，也会变得更重要。
4. 为中端GPU创造机会：国产GPU不必一味追求达到老黄顶尖的算力，只要能高效配合这种“查表”架构，就有很大的市场空间。
总结与展望
· 对国内：这很可能成为未来几年中国AI领域的一个主流技术方向，是应对技术封锁的一条有效路径。
· 对全球：如果这个架构被证明在成本和效率上都有优势，也可能影响全球AI基础设施的格局。
· 对投资：它直接指明了在“后禁运”时代，国内AI算力产业链上可能突围的几个关键环节：存储、CPU、互联接口和中端GPU。你关注的砺算等公司，正好处于这个新链条的核心位置。