AI落地的关键堵点，华为用“黑科技”打通了

AI落地的关键堵点，华为用“黑科技”打通了

（文/观察者网 吕栋）

GPT-5的不再惊艳，让很多人意识到传统的Scaling Law（尺度定律）已经遇到明显瓶颈。从应用需求的角度来讲，更多企业开始关注模型推理的性能体验，这关乎商业落地和变现。

但在推理这个关键环节，中国正遭遇瓶颈。不仅基础设施投资远少于美国，同时还要面对算力卡阉割、 HBM（高带宽内存）涨价禁运等困境。尤其是，随着AI应用场景不断拓展，长文本处理、多轮对话以及复杂业务流程的推理需求日益增长，更让中国AI推理困境凸显。

现实挑战下，华为重磅推出了 AI推理加速“黑科技”UCM（推理记忆数据管理器，Unified Cache Manager）。这一突破性技术通过创新架构设计和存储优化，突破了HBM容量限制，提升了国内AI大模型推理性能，完善了中国AI推理生态的关键环节。

在英伟达因 “后门”遭遇信任危机之际，华为将UCM主动开放开源，打通了框架、算力、存储三层协同，推动国产AI推理告别“堆卡依赖”，走向“体验提升-用户增长-企业加大投资-技术迭代”的正循环。这场围绕“记忆”的技术突围，或许正是中国AI行业落地的关键一役。

推理已成关键，中国瓶颈凸显

AI技术的蓬勃发展，让大模型训练成为成本中心，但真正创造价值的是推理过程。

数据显示，当前 AI推理算力需求已超过训练。GPT-5开放首周API调用量超20亿次/分钟，70%的请求为复杂认为推理（如代码生成、多步规划等），而国内火山引擎的日均token调用量已达16.4万亿，70%以上来自线上推理而非训练。

推理性能关乎用户体验和商业可行性，已成为 AI落地的关键。但随着AI行业化落地加深，推理能力也不断面临挑战， 尤其是在长文本处理、多轮对话以及复杂业务流程的推理需求日益增长的情况下，对推理 性能 的要求愈发严苛。

在此背景下，一种名为 键值缓存（ KV Cache） 的关键技术诞生，它可以 优化计算效率、减少重复运算 ， 即将已生成 token的Key（键：表征历史输入的特征）和Value（值：基于Key的特征，用于生成当前输出的参考信息）临时存储起来，后续生成新token时直接复用，无需重新计算 ，可以显著提升推理效率。

但 问题是 ， KV Cache需要占用GPU的显存（如 高带宽内存 HBM）存储历史Key/Value向量，生成的文本越长，缓存的数据量越大 ，有可能导致 HBM和DRAM被挤爆。

中国企业不比美国，一方面中国互联网企业在 AI基础设施上的投资只有美国的十分之一，中小企业预算少，买不起那么多高端的HBM，另一方面中国还面临出口管制，无法获得最先进的算力卡和HBM，不可能无限制地去堆卡。

更关键的是，面对大模型 PB级的天量数据，传统推理架构过度依赖HBM的瓶颈也日益凸显。随着Agentic AI（代理式人工智能）时代到来，模型规模化扩张、长序列需求激增以及推理任务并发量增长，推理的KV Cache容量增长已超出HBM的承载能力，频繁的内存溢出，导致推理频繁出现“失忆”，需要GPU反复计算，造成卡顿迟缓。

多种难题下，国产大模型陷入了 “推不动”、“推得慢”和“推得贵”的困境。

数据显示，国外主流大模型输出速度为 200 tokens/s区间（时延5ms），而中国普遍小于60 tokens/s（时延50-100ms），最大差距达到10倍。在上下文窗口上，海外模型普遍支持100万级Token（如GPT-5、Claude 3.5），而国内头部模型（Kimi）仅50万，且在长文本分析中，国内模型遗漏关键信息的概率超50%。

这种体验，显然对中国 AI的规模化落地不利。 长此以往， 甚至会 形成商业的恶性循环，进一步导致中国企业投入降低、投资降速，在 AI的国际竞争中 被国外拉开差距 。

怎么在不大幅增加 算力基础设施投入的前提下，显著优化推理体验，推动 AI推理进入商业正循环 ，成为中国的当务之急。

华为 “黑科技”，打通推理体验堵点

前面提到， “Token经济”时代，KV Cache与记忆数据管理是优化推理性能、降低计算成本的核心，但HBM这种高性能内存太贵，且不能无限制堆卡，而SSD（固态硬盘）的传输速率太慢，似乎形成了成本、性能和效果的“不可能三角”。

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