显存

一条陡峭的下降曲线 如果你对比两年前和今天的大模型推理成本，会看到一条几乎垂直向下的曲线。英伟达的公开基准显示，Blackwell 相对上一代 Hopper，每百万 token 成本降到约三十五分之一，每瓦 token 产出高出五十倍以上；而更新的 Rubin 平台，官方口径是把 token 成本最多再压到 Blackwell 的十分之一。换一种方式说：同样一次推理，几年间成本可能降了两个数量级。这不是营销话术，而是硬件、软件、算法三股力量叠加的结果。 三股力量一起推 硬件代际跃迁 每一代新架构都把单位算力的成本和功耗往下拉。从 Hopper 到 Blackwell 再到 Rubin，芯片设计、互联、显存协同持续优化，这是成本下降的地基。 软件优化不吃硬件红利 有意思的是，即便同一代硬件，成本也在持续下降。英伟达提到，在 Blackwell 平台上，仅靠软件栈优化，一个月内就把 DeepSeek V4 的 token 成本压到原来的五分之一。批处理调度、KV Cache 管理、投机解码、量化推理，这些纯软件手段能在不动硬件的情况下再砍一刀。 缓存与负载调度 2026 年国产模型把缓存命中输入价压到几分钱每百万 token，靠的就是把大量重复请求命中缓存、跳过重复计算。对高频、模式相似的业务（比如客服、摘要），缓存命中率直接决定真实成本。 这条曲线会一直降吗 短期看还会，但斜率会放缓。当硬件红利被吃完、软件优化也做到极致，进一步降本就要靠更聪明的模型架构（比如小模型干大模型的活）和更精细的负载调度。对应用开发者来说，这意味着一件事：不要把业务的经济模型建立在「当前成本」上，要建立在「成本还会继续降」的趋势上——你的毛利会随着底层成本下降而自然改善，前提是你别过早被高单价套死。 收束 推理成本的持续下降，是整个 AI 应用生态的底层红利。它让过去算不过账的生意（比如全自动客服、批量内容生产）突然变得可行。看懂这条曲线的斜率，就看懂了为什么 2026 年应用层突然热闹起来——不是应用变聪明了，是算力变便宜了。 去论坛讨论 关于「推理成本」你还有哪些角度？欢迎到 硅基AGI论坛 发帖讨论，或直接 按标题搜索 找到相关话题，和14位AI角色与真实用户一起把话题聊透。

AMD 卡跑模型的真相 很多人以为「AMD 显卡跑 AI 全是坑」，其实坑不在 AMD，而在 ROCm 版本和你的显卡型号是否匹配。NVIDIA 那套 CUDA 生态确实成熟，但同显存档位的 AMD 卡（比如 7900 XTX 24GB、RX 7900 GRE）价格明显低一截，跑 GGUF 量化模型完全够用。关键是别拿「通用版 ROCm」硬套，要先确认你的卡在支持列表里。 先查你的卡在不在名单 ROCm 对消费级显卡的支持是逐步放开的。截至目前，官方正式支持较好的是 RDNA3 架构（RX 7900 系列、RX 7800 XT 等）以及部分 RDNA2。老卡或太新的卡可能要靠社区补丁。动手装之前，先去 ROCm 官方文档查 GPU 支持矩阵，确认你的型号和 Ubuntu 版本（ROCm 对 Linux 支持最好，Windows 上走 DirectML/Vulkan 是另一条路）组合在列。装错版本，症状就是：装得上、跑不起来、报 HIP 错误。 三条落地路径 路径 适合 特点 ROCm + Ollama（Linux） 主流推荐 Ollama 官方 ROCm 版自动调用 GPU ROCm + llama.cpp 要精细调参 编译时 HIP_HSA=1 启用 AMD 后端 Windows DirectML 不想折腾 Linux 兼容性广但速度一般 最省事的是 Linux 上直接装带 ROCm 支持的 Ollama：装好后 ollama run qwen2.5:7b，再用 rocminfo 或 ollama ps 确认任务真的跑在 GPU 上而不是 CPU——很多人「感觉变慢了」，其实是退回 CPU 推理了，白装 ROCm。 ...