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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)用需求的角度來講，更多企業(yè)開始關(guān)注模型推理的性能體驗，這關(guān)乎商業(yè)落地和變現(xiàn)。

但在推理這個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，中國正遭遇瓶頸。不僅基礎(chǔ)設(shè)施投資遠少于美國，同時還要面對算力卡閹割、 HBM（高帶寬內(nèi)存）漲價禁運等困境。尤其是，隨著AI應(yīng)用場景不斷拓展，長文本處理、多輪對話以及復雜業(yè)務(wù)流程的推理需求日益增長，更讓中國AI推理困境凸顯。

現(xiàn)實挑戰(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)通過創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計和存儲優(yōu)化，突破了HBM容量限制，提升了國內(nèi)AI大模型推理性能，完善了中國AI推理生態(tài)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

在英偉達因 “后門”遭遇信任危機之際，華為將UCM主動開放開源，打通了框架、算力、存儲三層協(xié)同，推動國產(chǎn)AI推理告別“堆卡依賴”，走向“體驗提升-用戶增長-企業(yè)加大投資-技術(shù)迭代”的正循環(huán)。這場圍繞“記憶”的技術(shù)突圍，或許正是中國AI行業(yè)落地的關(guān)鍵一役。

推理已成關(guān)鍵，中國瓶頸凸顯

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

數(shù)據(jù)顯示，當前 AI推理算力需求已超過訓練。GPT-5開放首周API調(diào)用量超20億次/分鐘，70%的請求為復雜認為推理（如代碼生成、多步規(guī)劃等），而國內(nèi)火山引擎的日均token調(diào)用量已達16.4萬億，70%以上來自線上推理而非訓練。

推理性能關(guān)乎用戶體驗和商業(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)， 尤其是在長文本處理、多輪對話以及復雜業(yè)務(wù)流程的推理需求日益增長的情況下，對推理 性能 的要求愈發(fā)嚴苛。

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)化計算效率、減少重復運算 ， 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，用于生成當前輸出的參考信息）臨時存儲起來，后續(xù)生成新token時直接復用，無需重新計算 ，可以顯著提升推理效率。

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

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

更關(guān)鍵的是，面對大模型 PB級的天量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)推理架構(gòu)過度依賴HBM的瓶頸也日益凸顯。隨著Agentic AI（代理式人工智能）時代到來，模型規(guī)?；瘮U張、長序列需求激增以及推理任務(wù)并發(fā)量增長，推理的KV Cache容量增長已超出HBM的承載能力，頻繁的內(nèi)存溢出，導致推理頻繁出現(xiàn)“失憶”，需要GPU反復計算，造成卡頓遲緩。

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

數(shù)據(jù)顯示，國外主流大模型輸出速度為 200 tokens/s區(qū)間（時延5ms），而中國普遍小于60 tokens/s（時延50-100ms），最大差距達到10倍。在上下文窗口上，海外模型普遍支持100萬級Token（如GPT-5、Claude 3.5），而國內(nèi)頭部模型（Kimi）僅50萬，且在長文本分析中，國內(nèi)模型遺漏關(guān)鍵信息的概率超50%。

這種體驗，顯然對中國 AI的規(guī)?；涞夭焕? 長此以往， 甚至會 形成商業(yè)的惡性循環(huán)，進一步導致中國企業(yè)投入降低、投資降速，在 AI的國際競爭中 被國外拉開差距 。

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，推動 AI推理進入商業(yè)正循環(huán) ，成為中國的當務(wù)之急。

華為 “黑科技”，打通推理體驗堵點

前面提到， “Token經(jīng)濟”時代，KV Cache與記憶數(shù)據(jù)管理是優(yōu)化推理性能、降低計算成本的核心，但HBM這種高性能內(nèi)存太貴，且不能無限制堆卡，而SSD（固態(tài)硬盤）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”。