LLM 推論 2026-2027 路線圖催化因素

要追蹤什麼

本頁追蹤來源主張中的 2026-2027 年 LLM推論2026-2027技術路線圖 是否落地。

主要催化因素

• NVIDIA Vera Rubin / Rubin Ultra 官方規格、量產時程、HBM4 容量與實際供貨。
• NVIDIA Dynamo 是否公開支援 Prefill-Decode Disaggregation、推測解碼與 production deployment case。
• Google TPU 8i / TPU 8t 官方規格、Google Cloud 可用區與客戶案例。
• TurboQuant / DFlash 是否有論文、程式碼、GKE Inference Gateway 或 llm-d 整合證據。
• Groq / Language Processing Unit 類硬體是否有可重現 benchmark、雲端 availability 與模型支援。
• Meta Platforms Llama / Avocado / Mixture of Experts 模型是否公開證明推論成本下降。
• OpenAI / Anthropic 是否公開 continuous batching、推測解碼、KV Cache offload 或 LPU/TPU/GPU 合作細節。
• 百萬 token context、40-50% 成本下降與 agentic workload 的 production evidence。

反催化 / 失敗訊號

• roadmap 延遲、規格下修、成本下降不及預期；
• p99 latency 因 cache offload / disaggregation 惡化；
• LPU / flash network / PB-EB context storage 只停留在 demo；
• 開放框架 fragmentation 使跨雲部署困難；
• 推論成本下降被 token demand、資料中心 power/network/memory capex 完全吃掉。