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玫瑰 GLMS机械 Token经济学下最近的反思
2026-07-07
未知机构
LLLL
核心观点与关键数据
市场现状与基本原理
当前市场面临诸多“鬼故事”,但应回归基本原理分析。市场期待的高速ARR增长主要源于Agent模式带来的推理Token增长。
产业链逻辑分析
主流方案
:降低模型参数权重,提高推理循环次数(k次),将HBM负载转移到KVcache链。
算力Capex权重排序
:Decoding阶段最依赖kVcache的HBM带宽 > GPU需求 > 光模块需求。
HBM
:因小参数模型通过提升k次循环提升准确率且成本更低,HBM带宽需求显著。
GPU
:需求与模型参数更挂钩,相对较低。
光模块
:需求相对最低,因模型参数对光模块影响较小。
研究结论
Agent模式推动推理Token增长是当前市场高速ARR的核心驱动力。
在算力产业链中,HBM带宽需求最高,其次是GPU,光模块需求最低。
市场需关注基本原理,避免过度反应于短期波动。
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