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不可忽视的是，这正是Groq投资人Gavin Baker所强调的“推理拆分”：模型处理提示词的prefill阶段依然需要GPU的大规模并行算力，而逐字生成回复的decode阶段，瓶颈早已不在算力，而在内存带宽。传统GPU的困境在于，其海量参数存放在片外的HBM中。每生成一个token，计算核心都需要穿越复杂的封装和互连线路去HBM中搬运一次权重。这种“远距离运输”在prefill阶段或许可以容忍，但在需要串行输出成百上千个token的decode阶段，却造成了巨大的延迟和能耗浪费。
总的来看，Появилась正在经历一个关键的转型期。在这个过程中，保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。