行业趋势与重心转移 - AI产业从追求模型能力极限转向追求推理体验最优化，推理体验成为衡量AI模型价值的黄金标尺[2] - 随着AI迈入代理式人工智能时代，模型规模化扩张、长序列需求激增，导致KV Cache容量增长超出显存承载能力[7] - Token经济时代来临，训练和推理的效率与体验均以Token为表征，巨大的Token处理量带来高昂运营成本[8] 华为UCM技术核心与性能 - UCM是一款以KV Cache为中心的推理加速套件，通过分级管理记忆数据来扩大推理上下文窗口，实现高吞吐、低时延[3] - UCM通过动态KV逐层卸载、位置编码扩展等技术，将超长序列Cache分层卸载至外置存储，实现10倍级推理上下文窗口扩展[7] - UCM可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中实现数据按需流动，融合稀疏注意力算法使长序列场景下TPS提升2至22倍[8] - 该技术可支持用户输入超过17万Tokens的超长序列推理，解决超长序列模型推不动的问题[10] 国内外技术对比与生态构建 - 国外领先芯片厂商通过硬件迭代、软件优化和生态绑定构建AI推理“铁三角”，短期内难以被替代[7] - 中国企业在单点硬件技术上有所突破，但国产软件及生态适配仍有较大差距[7] - 华为计划在9月开源UCM，首发于魔擎社区，后续逐步贡献给主流推理引擎社区及共享架构的存储厂商和生态伙伴[2] - 随着信息技术应用创新产业国产化改造提速，各行业意识到需加速构建国产推理生态[7] 商业应用与性能提升 - 华为AI推理加速方案结合UCM与OceanStor A系列存储技术，已与中国银联开展智慧金融AI推理加速应用试点[9] - 落地三大业务场景分别为客户之声、营销策划和办公助手[9] - 国外主流AI大模型单用户输出速度已进入200 Tokens/s区间（时延5ms），而中国主流AI大模型单用户输出速度普遍小于60 Tokens/s（时延50至100ms）[8]

行业趋势与背景 - AI产业从追求模型能力极限转向追求推理体验最优化 推理体验成为衡量AI模型价值的黄金标尺[1] - AI推理是AI产业下一阶段发展重心 直接关联用户满意度和商业可行性[1] - 模型规模化扩张、长序列需求激增及推理任务并发量增长导致KV Cache容量超出显存承载能力[2] - 国外领先芯片厂商通过硬件迭代、软件优化和生态绑定构建AI推理时代"铁三角" 中国企业单点硬件有突破但软件及生态适配仍有较大差距[2] - 信息技术应用创新产业国产化改造提速 各行业加速构建国产推理生态[2] 技术方案与性能 - UCM是以KV Cache为中心的推理加速套件 融合多类型缓存加速算法工具 分级管理推理记忆数据[2] - 通过动态KV逐层卸载和位置编码扩展技术 将超长序列Cache分层卸载至外置专业存储 实现10倍级推理上下文窗口扩展[3] - 根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中实现按需流动 融合稀疏注意力算法实现存算深度协同[4] - 长序列场景下TPS提升2至22倍 降低每个Token的推理成本[4] - 支持用户输入超过17万Tokens的超长序列推理 解决超长序列模型推不动的问题[5] 性能对比与行业影响 - 国外主流AI大模型单用户输出速度达200 Tokens/s（时延5ms） 中国主流模型普遍小于60 Tokens/s（时延50-100ms）[4] - AI应用向实际场景深度渗透 用户规模和请求量急剧攀升 模型分析和生成Token数呈指数级增长[4] - Token处理量增长导致服务器维护和电力消耗等运营成本持续攀升 保障流畅推理体验需加大算力投入[4] - Token经济时代来临 训练和推理效率与体验量纲都以Token为表征[5] 商业化应用 - 华为AI推理加速方案结合UCM与OceanStor A系列存储技术 与中国银联开展智慧金融AI推理加速应用试点[5] - 三大落地业务场景包括客户之声、营销策划和办公助手[5] - 华为计划9月在魔擎社区开源UCM 后续逐步贡献给主流推理引擎社区 共享给所有Share Everything存储厂商和生态伙伴[1]