梁博谈一谈：Deep Thinking的代价，大模型为何正在“吃光”全球HBM？

一、模型朝着「Deep Thinking」方向发展 → 内存爆炸的核心驱动力

当前 AI 模型正在从“浅层预测”走向“深度思考”（Deep Thinking / Multi-hop Reasoning）。这个转变有几个直接的内存压力来源：

• 上下文长度指数级增长
• 早期模型（GPT-3）上下文4K，现在       GPT-4/Claude-3 已经是200K甚至1M tokens。
• 上下文越长，模型在每个推理步都要把所有token放进KV Cache（Key-Value Cache）中保存中间注意力结果。
• KV Cache 全部存在显存或高带宽内存里，容量线性增长、带宽需求几乎翻倍。

• 多分支推理（branching reasoning）与 evaluate
• 比如DeepMind的“Tree-of-Thought”、OpenAI的“Reasoning       Model”，一次请求不再是单一路径，而是并行展开多个推理分支（像树状搜索）。
• 每个分支都要占用独立的内存上下文空间（cache + state），意味着一次请求内存消耗是以前的N倍。

• 长链推理中间状态暂存
• 在multi-step reasoning中，模型会生成中间结论、再调用自我评估，这些“中间状态”也会暂存在显存或HBM中，而不是立即丢弃。
• 尤其在MoE（Mixture of Experts）结构下，每个Expert会被动态激活，也需要临时内存存储中间激活值。

二、用户数量增加 & 长期历史存储 → 系统级的存储层次需求

• 短期上下文（RAM/HBM）
• 当模型在与用户对话时，最近几轮上下文仍需留在模型的KV缓存中，这会直接影响显存消耗。

• 长期记忆（SSD / 分布式存储）
• 未来AI助手普遍需要「长期记忆」，记录用户多轮历史、习惯、偏好。
• 这些数据虽然主要存放在SSD或分布式存储（例如向量数据库中），但在“激活”用户会话时，需要加载一部分embedding到RAM甚至GPU内存。
• 这意味着整个系统的存储层次（memory hierarchy）都被动扩张：
  SSD → RAM → VRAM → HBM
  而且数据在各层之间迁移频繁。

• 缓存层（Memory Pool）
• 例如在大规模AI服务（ChatGPT、Claude、Gemini）中，为了加快用户响应，会给高活跃用户建立“session cache”。
• 这类cache也是内存密集型。
  

结论：
这不是HBM本身的主需求来源，但却在系统层面推高了整个内存和存储需求链条（DDR5、CXL内存池、SSD、HBM同步增长）。

三、训练阶段的「多轮推理」与「高维激活」→ HBM消耗持续放大

• 训练时激活值（activation）存储占主导
• 训练时不仅要存参数（weights），还要保留每一层的激活值（activation maps）以便反向传播。
• 这部分内存消耗远超推理阶段。对于大模型（数千亿参数），显存往往成为训练瓶颈。

• 多步推理训练（reasoning fine-tuning）
• 当前的推理模型往往训练多步链式思考（chain-of-thought       distillation），每步都要计算、缓存中间状态。
• 每一个token的中间计算都会暂存下来再进行评估和蒸馏，这使得训练时内存占用翻倍。
• 并行专家结构（MoE）与高维路由
• MoE模型的每个“专家”都有独立参数组，虽然只有部分被激活，但在大批训练时，会同时加载多个专家。
• 激活频繁切换 → 内存随机访问密集 → 需要HBM提供极高带宽支持。
  

结论：
训练与推理都在“多轮、多状态”方向发展，使得显存和HBM既要高容量（能存下长上下文）、又要高带宽（支持并行token处理），这正是当前HBM价格和需求上涨的物理根因。

四、总体逻辑链总结