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（文/觀察者網(wǎng) 呂棟）

GPT-5的不再驚艷，讓很多人意識(shí)到傳統(tǒng)的Scaling Law（尺度定律）已經(jīng)遇到明顯瓶頸。從應(yīng)用需求的角度來(lái)講，更多企業(yè)開(kāi)始關(guān)注模型推理的性能體驗(yàn)，這關(guān)乎商業(yè)落地和變現(xiàn)。

但在推理這個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，中國(guó)正遭遇瓶頸。不僅基礎(chǔ)設(shè)施投資遠(yuǎn)少于美國(guó)，同時(shí)還要面對(duì)算力卡閹割、 HBM（高帶寬內(nèi)存）漲價(jià)禁運(yùn)等困境。尤其是，隨著AI應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展，長(zhǎng)文本處理、多輪對(duì)話(huà)以及復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的推理需求日益增長(zhǎng)，更讓中國(guó)AI推理困境凸顯。

現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)下，華為重磅推出了 AI推理加速“黑科技”UCM（推理記憶數(shù)據(jù)管理器，Unified Cache Manager）。這一突破性技術(shù)通過(guò)創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計(jì)和存儲(chǔ)優(yōu)化，突破了HBM容量限制，提升了國(guó)內(nèi)AI大模型推理性能，完善了中國(guó)AI推理生態(tài)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

在英偉達(dá)因 “后門(mén)”遭遇信任危機(jī)之際，華為將UCM主動(dòng)開(kāi)放開(kāi)源，打通了框架、算力、存儲(chǔ)三層協(xié)同，推動(dòng)國(guó)產(chǎn)AI推理告別“堆卡依賴(lài)”，走向“體驗(yàn)提升-用戶(hù)增長(zhǎng)-企業(yè)加大投資-技術(shù)迭代”的正循環(huán)。這場(chǎng)圍繞“記憶”的技術(shù)突圍，或許正是中國(guó)AI行業(yè)落地的關(guān)鍵一役。

推理已成關(guān)鍵，中國(guó)瓶頸凸顯

AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展，讓大模型訓(xùn)練成為成本中心，但真正創(chuàng)造價(jià)值的是推理過(guò)程。

數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前 AI推理算力需求已超過(guò)訓(xùn)練。GPT-5開(kāi)放首周API調(diào)用量超20億次/分鐘，70%的請(qǐng)求為復(fù)雜認(rèn)為推理（如代碼生成、多步規(guī)劃等），而國(guó)內(nèi)火山引擎的日均token調(diào)用量已達(dá)16.4萬(wàn)億，70%以上來(lái)自線(xiàn)上推理而非訓(xùn)練。

推理性能關(guān)乎用戶(hù)體驗(yàn)和商業(yè)可行性，已成為 AI落地的關(guān)鍵。但隨著AI行業(yè)化落地加深，推理能力也不斷面臨挑戰(zhàn)， 尤其是在長(zhǎng)文本處理、多輪對(duì)話(huà)以及復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的推理需求日益增長(zhǎng)的情況下，對(duì)推理 性能 的要求愈發(fā)嚴(yán)苛。

在此背景下，一種名為 鍵值緩存（ KV Cache） 的關(guān)鍵技術(shù)誕生，它可以 優(yōu)化計(jì)算效率、減少重復(fù)運(yùn)算 ， 即將已生成 token的Key（鍵：表征歷史輸入的特征）和Value（值：基于Key的特征，用于生成當(dāng)前輸出的參考信息）臨時(shí)存儲(chǔ)起來(lái)，后續(xù)生成新token時(shí)直接復(fù)用，無(wú)需重新計(jì)算 ，可以顯著提升推理效率。

但 問(wèn)題是 ， KV Cache需要占用GPU的顯存（如 高帶寬內(nèi)存 HBM）存儲(chǔ)歷史Key/Value向量，生成的文本越長(zhǎng)，緩存的數(shù)據(jù)量越大 ，有可能導(dǎo)致 HBM和DRAM被擠爆。

中國(guó)企業(yè)不比美國(guó)，一方面中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在 AI基礎(chǔ)設(shè)施上的投資只有美國(guó)的十分之一，中小企業(yè)預(yù)算少，買(mǎi)不起那么多高端的HBM，另一方面中國(guó)還面臨出口管制，無(wú)法獲得最先進(jìn)的算力卡和HBM，不可能無(wú)限制地去堆卡。

更關(guān)鍵的是，面對(duì)大模型 PB級(jí)的天量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)推理架構(gòu)過(guò)度依賴(lài)HBM的瓶頸也日益凸顯。隨著Agentic AI（代理式人工智能）時(shí)代到來(lái)，模型規(guī)?；瘮U(kuò)張、長(zhǎng)序列需求激增以及推理任務(wù)并發(fā)量增長(zhǎng)，推理的KV Cache容量增長(zhǎng)已超出HBM的承載能力，頻繁的內(nèi)存溢出，導(dǎo)致推理頻繁出現(xiàn)“失憶”，需要GPU反復(fù)計(jì)算，造成卡頓遲緩。

多種難題下，國(guó)產(chǎn)大模型陷入了 “推不動(dòng)”、“推得慢”和“推得貴”的困境。

數(shù)據(jù)顯示，國(guó)外主流大模型輸出速度為 200 tokens/s區(qū)間（時(shí)延5ms），而中國(guó)普遍小于60 tokens/s（時(shí)延50-100ms），最大差距達(dá)到10倍。在上下文窗口上，海外模型普遍支持100萬(wàn)級(jí)Token（如GPT-5、Claude 3.5），而國(guó)內(nèi)頭部模型（Kimi）僅50萬(wàn)，且在長(zhǎng)文本分析中，國(guó)內(nèi)模型遺漏關(guān)鍵信息的概率超50%。

這種體驗(yàn)，顯然對(duì)中國(guó) AI的規(guī)?；涞夭焕? 長(zhǎng)此以往， 甚至?xí)? 形成商業(yè)的惡性循環(huán)，進(jìn)一步導(dǎo)致中國(guó)企業(yè)投入降低、投資降速，在 AI的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中 被國(guó)外拉開(kāi)差距 。

怎么在不大幅增加 算力基礎(chǔ)設(shè)施投入的前提下，顯著優(yōu)化推理體驗(yàn)，推動(dòng) AI推理進(jìn)入商業(yè)正循環(huán) ，成為中國(guó)的當(dāng)務(wù)之急。

華為 “黑科技”，打通推理體驗(yàn)堵點(diǎn)

前面提到， “Token經(jīng)濟(jì)”時(shí)代，KV Cache與記憶數(shù)據(jù)管理是優(yōu)化推理性能、降低計(jì)算成本的核心，但HBM這種高性能內(nèi)存太貴，且不能無(wú)限制堆卡，而SSD（固態(tài)硬盤(pán)）的傳輸速率太慢，似乎形成了成本、性能和效果的“不可能三角”。