产业观察🔥7.0
每天500万亿Token背后，KV Cache正把存储墙推到台前
📋总体概括
大模型推理每天消耗约500万亿Token的量级下，KV Cache随上下文长度和并发增长急剧膨胀，正在把推理瓶颈从算力转向存储，即所谓「存储墙」问题。业界认为，出路不止于存算融合，而是围绕计算、存储、通信、调度等多要素做系统性协同优化，才能让算力基础设施与大模型推理应用获得更大的整体性能提升。
⚡关键信息
- ▸大模型推理应用每日Token消耗达约500万亿量级，推理负载规模巨大
- ▸KV Cache随上下文长度与并发增长快速膨胀，占用大量显存资源
- ▸推理瓶颈正从算力转向存储，「存储墙」问题被推到台前
- ▸业界主张超越单一存算融合，围绕计算、存储、通信、调度做系统级协同优化
- ▸目标是实现算力基础设施与上层大模型推理应用更大的整体性能提升
🔥犀利点评
GPU堆料的时代逻辑正在失效：当KV Cache吃掉大半显存、HBM带宽成为天花板，推理成本的本质是存储与调度问题，不是再多买几张卡能解决的。真正稀缺的下一个战场是系统级优化能力——谁先把存算通信调度捏合成一套架构，谁就掌握推理成本曲线的话语权。
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