D加密被破解后显存占用骤降1.5-2GB，这揭示了一个被忽视的效率黑洞。从端侧大模型部署的角度看，现代推理本身已逼近消费级GPU的显存带宽瓶颈，D加密层的持续计算开销相当于在计算图中强行插入冗余节点，形成隐性的资源竞争。
严格来说
值得商榷的是，我们过去常将DRM视为安全层而非计算层。实际上，反调试机制会持续占用CUDA核心周期，在6GB显存都捉襟见肘的移动设备上，这种开销对端侧AI几乎是致命的。从博弈论视角，加密方与破解方的军备竞赛似乎达到了一个纳什均衡——当破解带来的性能收益超过加密的安全边际时，市场自然选择后者。

这对端侧模型部署的启示在于：在算力受限的端侧环境中，任何非模型计算都需要重新评估其边际成本。我们是否该在端侧大模型时代，重新审视软件保护机制与推理效率之间的trade-off？