哈喽，大家好，老庐今天聊个颠覆AI圈的大事：4天前的凌晨，DeepSeek突然开源“Engram”架构模块，给AI装上了“专属记忆管家”。

这波操作直接打乱了OpenAI、微软、谷歌的布局，毕竟全球科技巨头早已在AI记忆能力赛道杀得火热。

一边是巨头争抢外部知识库的存量博弈，一边是初创公司的架构革新突袭，这场暗战到底谁能笑到最后？企业级AI的核心竞争力，真的要变天了？

办公场景的记忆争夺战

AI的价值早已不止“能说会道”，而是“记准用快”，在企业办公场景，能否精准调用内部文档、邮件等核心数据，直接决定AI的商业价值，巨头们的打法各有侧重，竞争已进入白热化。

2025年10月，OpenAI紧急推出“公司知识”功能，支持商业版、企业版用户连接Slack、GoogleDrive等内部数据，明摆着对标微软365Copilot。

有意思的是，微软旗下的OneDrive并未纳入支持列表，这种“盟友互防”的细节，恰恰说明办公场景的争夺有多激烈。

而微软则反制到底，将Copilot深度嵌入Office全家桶，让AI直接访问企业邮件和文档，用生态捆绑巩固优势。

谷歌的策略更显“抱团”，通过巨额投资绑定Anthropic，让Claude深度整合进GoogleWorkspace。

用户只需一句指令，Claude就能自动抓取Gmail、云端硬盘的相关内容，生成带来源标注的摘要报告，精准击中高效办公痛点。

本质上，大家争的都是同一个目标：掌控企业知识数据入口，抢占AI时代的核心话语权。

RAG技术的三大致命短板

巨头们的激烈争夺，其实是在弥补传统方案的不足：当前行业主流的RAG技术，虽能平衡模型通用性与专业性，却藏着绕不开的死穴。

百度、阿里云、云问科技等都推出了相关解决方案，但企业落地时却频频碰壁。

首先是构建维护成本极高，企业要把散落在各处的合同、手册等非结构化文档，转换成可检索的向量数据库，工程量堪比“愚公移山”。

其次是系统延迟问题，每次回答都要额外检索，实时咨询、客服等场景根本扛不住。

最致命的是幻觉问题，检索到矛盾信息时，AI无法辨真伪，很可能给出错误答案，老庐了解到，不少企业吐槽RAG更新一条数据要重新处理上千份文档，运维成本高到难以承受。

Engram的突破与隐忧

DeepSeek的Engram模块，走出了一条完全不同的路：不做“外挂知识库”，而是把查找式记忆架构直接嵌入模型底层。

核心逻辑很简单：给AI配一本“智能字典”，固定常识直接查，复杂推理专心算，分工明确效率拉满。

其原理是将文本切片后，通过多头哈希函数映射到静态记忆表，实现常数时间检索，哪怕记忆表扩至百亿参数，速度也不下降，这种条件记忆机制，能解放模型深层算力，让AI专注复杂推理。

但老庐也要客观说，Engram并非完美，其一，记忆表训练难度大，需确保自动学习的是有用知识而非噪声。

其二，更新成本高，记忆表训练后固化，补充新知识需重新训练，远不如RAG灵活。

其三，垂直领域覆盖不足，通用语料训练的记忆表，难适配医学、法律等专有术语，此外，训练数据中的偏见和错误会被固化，且难以修正。

不过，Engram的出现已打破竞争格局，浙商证券预测，它将成为DeepSeek下一代旗舰模型的核心，而幻方量化2025年的强劲业绩，也为其提供了潜在资金支持。

老庐认为，未来AI记忆战场，大概率是“内置架构+外挂知识库”的混合模式，这场竞赛远未结束，技术革新终将推动企业效率升级。你觉得Engram能颠覆现有格局吗？欢迎在评论区留下看法。

大模型外部记忆革命：从RAG到Engram，知识库建设的艰难长征