2026-2027 年 LLM 推論將走向混合系統路線

主張

來源主張 2026-2027 年 LLM推論 解決方案將朝「混合系統」發展：硬體端、軟體端、模型端與系統調度端同時優化，而不是靠單一 GPU 或單一演算法。

支持邏輯

• 硬體端：Rubin/Rubin Ultra、TPU 8i、LPU、HBM4、SRAM、光學互聯。
• 軟體端：vLLM、TensorRT-LLM、Dynamo、GKE Inference Gateway、llm-d。
• 演算法端：TurboQuant、推測解碼、DFlash、continuous batching。
• 模型端：Mixture of Experts、稀疏注意力、原生 KV Cache 優化。

反證條件

• Roadmap 產品延遲或規格不如來源主張。
• 推論成本下降未達 40-50%，或被 agentic demand / long-context demand 抵銷。
• P99 latency、cache movement 與網路瓶頸使 disaggregation/offload 無法大規模落地。
• 開放框架與專有框架碎片化，降低跨平台部署效率。