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AI的电力饥渴不只是工程问题，而是硬件物理极限与推理机制共同决定的成本结构。能效改进总被需求增长吞噬，破局需全栈协同。

无服务器AI让企业通过API调用基础模型，省去GPU选型与扩缩容烦恼；但按量计费对稳态推理负载反而更贵，且冷启动、延迟、实例不可控等短板难以抵消。季节性/不可预测流量是理想场景，稳态推理则不适合。

仅25%的企业将四成以上AI实验投入生产，症结在于把训练与推理架构混为一谈。企业需围绕集成性能、数据安全、成本优化等五方面为AI推理单独设计架构。

IT基础设施短缺正持续加剧，内存价格暴涨50%-200%，交货周期从30-45天拉长至6-18个月。

AMD收购多伦多初创公司Taalas，后者将AI模型权重直接固化在芯片晶体管中而非内存中来回搬运。

英特尔Optane凭借微秒级延迟和超高写入耐久性，本应是当今AI推理KV缓存的理想选择，但因定价尴尬、技术迭代不及NAND等原因在2022年停产。如今DRAM价格高企，KV缓存正成为杀手级应用场景。

Groq获6.5亿美元融资，LPU推理芯片以92通道2.5Tbps双向带宽和板载SRAM加速AI推理，目标2027年云平台算力达200兆瓦。即便已将核心技术授权英伟达，Groq仍以自己的云平台定义推理市场。

UCM推理记忆数据管理器以KV Cache为核心，融合了多类型缓存加速算法工具。

llm-d已获得了生成式AI模型提供商、AI加速器先驱和主要AI云平台的支持。

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