AI硬件市场分析：内存瓶颈与各层解决方案

本文深入探讨了AI硬件市场中的内存瓶颈问题。GPU的张量运算速度远超内存带宽，导致解码阶段大部分计算单元闲置。文章分析了芯片层（Groq、Cerebras等）、推理引擎层（RadixArk、Inferact）、KV缓存基础设施（TensorMesh/LMCache）以及封装互连层（CoWoS）的不同解决方案，并指出持久公司需要把握无法被栈中其他部分内部化的控制点。