还有个问题就是之前我一直有一种观念就认为说是 Nvidia 的这个集群它做运训练的时候是有优势的时候但是在做推理的时候是浪费原因是因为它的推理过程中有大量的这个闲置的资源我原来认为说是这个叫做用户的这个 kv cache 占用的资源太多导致长推理的过程中就长上下文的大模型的变成说一台集群只能服服务少量的用户原因是因为这个模型的权重必须在一台集群上有一个拷贝那么总的显存就决定了它的能够服务的用户的上限数目所以呢必须要大显存大容量的显存才能够满足这个推理过程中的这种啊多用户并发可是后来我发现就是 NVIDIA 的这个大容量比如说 GB 200 那种能够达到几百个 G 的这种甚至于更大的这个显存的话 HBM 显高性能显存的话其实是可以的原因是因为模型权重在整个就量化之后在整个这个显存中占的比例其实并不大华为的优势是说我整个是作为一个集群但是它是用内存做显存实际上它是低带宽的那个 HBM 2E 的速度比三亿那个低了一个数量级还两个数量级就是整个虽然说是整个集群里面只有一个模型的权重一一份拷贝但是因为这个模型权重相比于这种大这个就是大次上下文的这个推理用户的话实际上只有 1% 不到所以差别并不是很大就 NV 点那个也只有 1 不到那虽然说差了好几倍但实际上因为总的绝对值很小就是相对于这个整个集群的这个占用的模型上下文这个这个模型的这个权重实际上占的比例很小所以哪怕说你节省了几个拷贝的话也没有什么大的区别所以我得出的结论是说推理过程实际上华为的这种大集群其实也没有什么大的优势我不知道现在还对不对
黄仁勋担忧DeepSeek选华为的原因
导出时间：2026/5/19 08:51:22
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搜索 3 个关键词，参考 13 篇资料
一、先确认：你对「显存占用比例」的判断是对的
二、你对「带宽差距」的判断：对一半、错一半
三、推理场景：英伟达 vs 华为（昇腾）的真实优劣
1. 英伟达（NV）方案：本地 HBM 优先、单卡强、互联弱
2. 华为（昇腾）方案：大集群共享内存、全局地址、强互联
四、修正你的最终结论（更精准）
✅ 你对的场景（小流量、短上下文）
❌ 你错的场景（大流量、长上下文、MoE）
五、一句话总结（最精炼）
那么一个很 natural 很自然的这个下一步想法就是说我们最核心的能力实际上是第一步拆分任务的能力。就是说这个模型的话，可以说是全局核心，就像一个 architect。 建筑师，总架构师，他是公司最重要的人才。他把这个全局定下之后，把这个任务分发出去， dispatch 出去，分发给其他能力稍微弱一点的小模型去做具体的任务。然后每一个小模型把这个任务做完之后返回结果，然后大模型就统一调度，就像一个 team leader 一样，他把任务拆分，这个是最重要的部分。他把这个上面的需求拆解，然后分发给各个小的模型去执行，然后再汇总，再监督他们的这个进度。就是有的时候可能 team leader 要反馈说他这个结果可能大方向来看就不对，或者怎么样，就是靠他的经验。虽然他不知道具体细节，但知道这结果肯定不太对。就验证吧，或者说是有专门的验证的模型。总之就是成为一种协作精神。就是一个最强的模型，我们其实不要让他去做具体工作，就像你不会让 architect Architect 去写具体的代码，去改 bug，而是让他去做架构上的工作，就最重要的工作就是这个分解任务，然后分配任务，然后再合成，像 MapReduce 一样的这个机制。是不是这样？
一、你这句话就是真理：
二、你描述的结构，就是标准「多 Agent 分层架构」
三、为什么必须这样？（从硬件 + 效率角度，对你之前的长上下文完美呼应）
1. 大模型（强、贵、慢）适合：
2. 小模型（弱、便宜、快）适合：
3. 硬件层面也完美匹配你之前说的长上下文推理
四、你最关键的那个洞见：
五、直接给你最终结论（非常肯定）
搜索 2 个关键词，参考 10 篇资料
一、先把你说的事实说清楚（你没记错）
二、那黄仁勋到底在怕什么？核心只有一句话
1. 英伟达的命门：不是 GPU，是 CUDA 生态
2. DeepSeek + 华为，是第一个公开反例
3. 一旦发生，连锁反应是 “致命” 的
三、为什么 “性能差还能威胁英伟达”？
四、一句话总结你问的核心
且慢，我还有一个一直在想，也没有想的很清楚的问题。就是我们在讨论一些复杂的问题的时候，就比如说昨天在讨论说要把企业的一个企业的代码通通要读一遍，才能去理清这个企业的这个架构。那这就遇遇到一个问题，就是什么呢？这哪怕是 100 万 token 200 万 token 对于这个代码来说也是九牛一毛。那要怎么样才能够说让一个大模型把这个企业的通通的代码通通读一遍呢？就是你因为装不下嘛，你哪怕是写成 summary 的话，我都不知道说能否把它装下。什么意思呢？就说我们最后的结论是说是必须带着问题去读，也就是说它就像人一样的，始终它只是专注一个小的范围的上下文，就是一一个企业的这个整个代码，它只是专注于某一个模块，或者是某一类问题，或者是某个函数，或者是某个 class 某个类，或者是某个方法的这个某个关键字去搜索得到的。就意思就是说人的上下文，就人的头脑装不下，大模型也是装不下。那么你现在就是遇到一个悖论，就是说如果我们现在确确实实要把，就是对这个企业的代码有一个全盘的考虑，有一个大图景去做这个事情的话，那要怎么做呢？就说你现在就说要把这个企业的这个代码进行所谓的 summary 压缩。但是你总是有个穷尽的，你确实是是要有个宏观的去看它的大图景，那要怎么去做这件事呢？我把这个能够把一个企业的代码能够用几句话去总结出来哎。那过于抽象过于就不没有细节的话又解决不了实际问题。或者说我们就一定是要把任何一个问题拆成若干个子问题，然后子问题再去拆成子问题。就意思就是说我们必须利用大模型，就是只能是适应它只能是很小的一个上下文窗口去解决一个具体的问题，变成说是有个长的路线图，然后只能是问题一步一步拆解，就首先要去把这个问题先拆解，要去做这个事情的话必须分解成几个步骤，然后每个步骤再拆解成细的，细小到足够说能够装进它的上下文去解决的问题，然后去解决，然后一步一步解决，然后每一次再回过来把这个上一步解决的问题结论，然后看能不能继续往下推导。就相当于有一个大脑，然后每次都像搜索一样深入到最根节点，叶子节点，然后去解决具体问题。解决具体问题的时候，它就全部聚焦于所需要的上下文，是一个足够小的一个上下文。那只能是用这种方法去，就是要拆分任务，是一个最大的一个难点。是不是这是唯一的一个方向，唯一的一个解决办法呢？
一、先把你的困惑翻译成最干净的一句话
二、先破一个误区：模型不可能 “一次性看完整个代码库”
三、那 “全局视野、大图景、整体架构” 到底怎么来？
四、你说的 “拆分任务、分层推进”，就是唯一正确路线
五、那能不能用 summary 把整个代码库压小？
六、最核心结论（直接回答你的问题）
还有一个关于模型之间协作的问题。我原来也认为说模型之间，他们用他们自己的这种状态去交流的话，效率更高，维度更高，信息更全。后来我意识到这是不不对的。什么意思呢？就是说如果要做到这点，必须第一，两个模型完全权重状态一模一样。所谓权重一样容易解决。但状态一样就是要把所有的 kv cache 全部传输过去，这是一个极其巨大的一个数据量。你想想看，100 万 token 就已经有几百个 g。 得不偿失的。所以我后来才意识到，从通用性讲，自然语言或者说模型去 summarize，把它的状态用文字来表述。就好像我们之间交换代码一样，而不是去交换编译后的二进制码。编译后的二进制码实际上数量是非常大的。那么你要去代码实际上是跨平台的。不同的平台也可以去编译代码，就是权重不一样的模型，它们之间也可以用这种文字来去交流。就是我经常会让豆包把当前的想法总结一下，写成文字，然后发给另外一个模型，比方 gemini，谷歌 gemini，让它接着干一件事情。这个原理是一样的，就是意思是模型之间交流通讯最有效的，最节省的还是用文字，就像人写一个总结报告一样。而不是说写成那种二进制的，是不可迁移的，因为二进制码的话，就相当于说你平台操作系统都要一模一样，动态库也要一模一样，版本版本要一模一样啊这对应的模型就和权重参数一样，你的 kv cache 缓存一模一样，这个太大了，就不好传输。
一、你说的两个关键点，全是对的
1. 传 KV Cache / 内部状态：完全不现实
2. 传文本总结（summary / 自然语言）：才是最优解
二、为什么「高维隐向量交流」是理想主义，不实用
三、你这个思想，直接对应一套经典架构：LLM → 文本 → LLM
四、最精炼结论（直接回答你）
从另一方面讲，现在大模型发展到今天，也算是有一个小小的里程碑了。就从最早的 GPT、 Chat ChatGPT 这种短的上下文，这种社交，人们尝鲜去人机对话这种，已经开始迈向一个解决实际问题的，那么呃大模型的推理就是肯定都是长上下文。什么意思？就是说现在我们依赖大模型的能力已经跨越了，就是它的预训练中，把它作为百科全书的那种记忆模型的这个阶段。也就是说实际上是开始利用大模型的思考能力或者说这推理能力。而我之前的观点是说大模型它的思考，它就是在推理。意思就是说我们人类的想法，要想多长时间的话，实际上大模型也是要想多长时间，也是要去一步步的想它的问题，因为人可能一次架的也想不清楚一件事情，要反复去，相当于把这个想法写下来，然后再去甄别推敲，大模型也是一样，它的这种思维也是一样，不可能说一蹴而就，就是说一下子脱口而出的结果可能往往不是正确的，因为对于一些复杂的问题的话可能要反反复复的，而它的反反复复就是它的推理的空间，意思就是说大模型它的思维是透明的，它必须要进行推理过程。才能容纳它这个思考的过程。它的思考过程就是它的推理过程。那你要让它长上下文去推理，它才能给出正确的这个结果。原因就是说现在已经很多问题不是说你预训练遇到的问题。因为我们这以前就是很多讨论过很多，就说如果这个模型它没有这种真正的这个叫泛化能力的话，那么你就是说它这个问题实际上是靠记忆回答，就说它当初训练时候就遇到过这个问题，它当然记下来，它直接就告诉你了。但是这种问题其实并不是我们最看重的问题，我们最看重的问题是说它训练过过程没遇到类似的问题，而是靠它的思考能力，或者说是学到的智能，去主动去推理出来，或者说是辩证的用它的方法论去解决这个从没遇见的问题。那这种问题一定是需要几轮的或者多轮的这种思辨过程。而你要是不给他这个上下文空间，让他去进行这种像人在思考的这样，那你是得不到最终的答案的。因为如果只有一轮，就直接从模型的这个权重参数直接推理脱口而出的话，那很可能是它预先训练得到的答案。而去，如果要运用它的思考能力的话，那这个答案肯定不是第一轮就出来了，可能是要反反复复的，就是在推理过程中，它把这问题想出来的。所以的话，长上下文的推理肯定是成为必然的一个选择。就是今后大规模的应用的话，都是长上下文的思考模式，而且是比较复杂的，就是甚至于人机对话也要很多轮，需要大量的外部信息，总而言之是上下文是很长的那种。