突破 GPU 瓶颈：探索下一代 AI 推理的能耗与架构最优解
prateekj · x · 2026-08-11
当前主流的 AI 推理架构在能耗上极其奢侈，需要将庞大的神经网络参数从内存转移到计算单元，并为每个生成的 token 执行数十亿次乘加运算。为了最小化生成有效 token 所需的物理工作量，我们需要重新审视底层基础设施。
文章提出，下一代 AI 基础设施的演进必须先回答两个核心问题：
- 生成一个有效 token 所需的最低能量是多少？
- 生成它时，必须激活的最小模型状态是什么？
解决这些问题将催生一个比单纯“追求更好 GPU”广阔得多的全新市场与技术路径。
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