AI硬件市場分析：內存瓶頸與各層解決方案

本文深入探討了AI硬件市場中的內存瓶頸問題。GPU的張量運算速度遠超內存帶寬，導致解碼階段大部分計算單元閒置。文章分析了芯片層（Groq、Cerebras等）、推理引擎層（RadixArk、Inferact）、KV緩存基礎設施（TensorMesh/LMCache）以及封裝互連層（CoWoS）的不同解決方案，並指出持久公司需要把握無法被棧中其他部分內部化的控制點。