每天500万亿Token背后，KV Cache正把存储墙推到台前
过去二十年，服务器峰值浮点算力每两年增长约3倍，而DRAM带宽每两年只增长1.6倍，互连带宽仅1.4倍，这就形成了行业内称之为存储墙的痛点，而这个问题其实已经存在很久，而如今的AI时代，随着计算能力的增强及其对数据需求量的扩大，据中国信通院统计，中国每天平均的Token消耗量，从2024年的1000亿，跃升到2025年8月的500万亿，一年多时间增长了约5000倍。在此背景下，存储墙问题也被放大了。 推理时代，算力与存储必须 加强融合 大模型推理的核心流程之一，是自回归解码，模型每生成一个Token，都要回头看一遍之前所有的上下文。如果每次都重新计算全部历史数据，算力会被海量的重复计算消耗殆尽。于是KV Cache诞生了，它把中间计算结果缓存起来，用“以存换算”的方式跳过重复计算。这个机制极大地减少了计算开销，但它同时埋下了一颗雷：数据越攒越多，而缓存总得有地方放。 这个问题随着Token消耗量的提升在不断被放大，对此， 联想集团 首席科学家肖利民告诉我们，过去典型的AI应用是一问一答的对话 机器人 ，如今变成为能够感知、会规划、能执行任务的数字
先看结论，再核验证据
过去二十年，服务器峰值浮点算力每两年增长约3倍，而DRAM带宽每两年只增长1.6倍，互连带宽仅1.4倍，这就形成了行业内称之为存储墙的痛点，而这个问题其实已经存在很久，而如今的AI时代，随着计算能力的增强及其对数据需求量的扩大，据中国信通院统计，中国每天平均的Token消耗量，从2024年的1000亿，跃升到2025年8月的500万亿，一年多时间增长了约5000倍。在此背景下，存储墙问题也被放大了。 推理时代，算力与存储必须 加强融合 大模型推理的核心流程之一，是自回归解码，模型每生成一个Token，都要回头看一遍之前所有的上下文。如果每次都重新计算全部历史数据，算力会被海量的重复计算消耗殆尽。于是KV Cache诞生了，它把中间计算结果缓存起来，用“以存换算”的方式跳过重复计算。这个机制极大地减少了计算开销，但它同时埋下了一颗雷：数据越攒越多，而缓存总得有地方放。 这个问题随着Token消耗量的提升在不断被放大，对此， 联想集团 首席科学家肖利民告诉我们，过去典型的AI应用是一问一答的对话 机器人 ，如今变成为能够感知、会规划、能执行任务的数字
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过去二十年，服务器峰值浮点算力每两年增长约3倍，而DRAM带宽每两年只增长1.6倍，互连带宽仅1.4倍，这就形成了行业内称之为存储墙的痛点，而这个问题其实已经存在很久，而如今的AI时代，随着计算能力的增强及其对数据需求量的扩大，据中国信通院统计，中国每天平均的Token消耗量，从2024年的1000亿，跃升到2025年8月的500万亿，一年多时间增长了约5000倍。在此背景下，存储墙问题也被放大了。 推理时代，算力与存储必须 加强融合 大模型推理的核心流程之一，是自回归解码，模型每生成一个Token，都要回头看一遍之前所有的上下文。如果每次都重新计算全部历史数据，算力会被海量的重复计算消耗殆尽。于是KV Cache诞生了，它把中间计算结果缓存起来，用“以存换算”的方式跳过重复计算。这个机制极大地减少了计算开销，但它同时埋下了一颗雷：数据越攒越多，而缓存总得有地方放。 这个问题随着Token消耗量的提升在不断被放大，对此， 联想集团 首席科学家肖利民告诉我们，过去典型的AI应用是一问一答的对话 机器人 ，如今变成为能够感知、会规划、能执行任务的数字
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