唐龙君AI实验室 | 第8期：约束逼出的方法：一场 KV Cache 的硬仗

唐龙君AI实验室 · 2026-10-24 · 九羲科技

讯飞星火 X2.6，第一次完全用全国产算力训出来。发布会上最硬的两组数字，都跟“存”有关：超长上下文训练效率提升约 4 倍，四层 KV Cache 分布式推理效率提升 4.5 倍。约束没有压垮它，约束逼出了方法——而逼出来的方法，恰好落在“存力”上。

本期是资讯背书稿：实验室把这一条当“背书”收——它印证的判断，和我们一人公司的方向对上了。数字均为科大讯飞官方口径，未经第三方独立核实，打个折再看。

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国产芯片的约束，长什么样

公开的说法很直接：国产芯片在显存和带宽上受限。100 万 token 上下文，293B-A30B 的 MoE 模型¹，放在受限的硬件上训，第一个撞上的就是“放不下、算不快”。

他们的解法分两头。训练侧，长程任务动态并行技术，按任务长度自适应分配计算资源，超长上下文训练效率提升到原来的约 4 倍：飞星二号万卡训 2000B 256K 长度数据，时间从 4.5 个月缩到 1.2 个月¹。推理侧，基于国产集群的自适应存算协同，加上首个全国产设备的四层 KV Cache 架构和分布式推理，推理效率提升 4.5 倍，KV Cache 命中率从 63% 提到 95.7%¹。

图注：KV Cache：算过的注意力结果存下来，下一 token 直接复用，不重算（唐龙君AI实验室制图）

KV Cache 是什么？是推理时把算过的注意力结果存下来、避免重复计算的东西——它就是“进算力关键路径的存储”。实验室给“存力”下的定义正在于此：只有 AI 场景里快速数据交换的那部分存储——推理的 KV cache、向量检索、模型权重、checkpoint——才叫存力。讯飞这一仗，打的正是存力的仗。

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端云 60/30/10：任务分工的艺术

X2.6 的另一面是端云一体：60% 的任务在端侧本地完成，原始数据不上云；30% 端云协同；10% 高难任务上云端主力模型²。

这组比例背后是一套路由机制：端侧模型先判断任务难度、自身能力和数据安全要求，再决定纯端办、纯云办还是协同办。路由准确率从 81.2% 提到 96.1%，靠的是评语模型的协同训练¹。演示里有个细节：端侧判断需要云端协助时，先在本地把敏感信息脱敏，经用户确认后再交云端，云端处理完回本地还原——脱敏在本地做，还原也在本地做，数据边界是设计出来的，不是口号。

图注：星火 X2.6 发布会现场：端云路由准确率从 81.2% 提到 96.1%（图片来源：智东西）

"全栈自主可控大模型是 AI 安全性和极致性价比的必然选择。"
—— 刘庆峰，科大讯飞董事长，2026 年 10 月 22 日发布会（智东西报道口径）

这跟我们给客户做的混合架构，是同一道题的两种答法：本地盒子扛数据主权和日常任务，云端 API 扛复杂推理。分歧只在比例和形态，逻辑一致——先把任务分级，再把数据边界画清楚，模型大小放到后面谈。

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回到存力：约束是方法的产房

这一条资讯，实验室是当“背书”收的。它印证了三件事：

第一，存力不是概念，是工程。KV Cache 分层、命中率、分布式推理——这些是能写进架构图的硬功夫，不是 PPT 词。

第二，约束是方法的产房。显存不够，逼出了动态并行；带宽不够，逼出了四层缓存。条件好的时候，大家拼的是规模；条件受限的时候，拼的是结构。这对做低成本 AI 存储的我们，是直接的鼓励。

第三，端云协同的本质是任务分级。不是“全上云”也不是“全本地”，是 60/30/10 这样的分工。分级的依据永远是三个：任务难度、数据安全、成本。顺序不能乱。

一家大厂用全国产算力交出的答卷，落点和我们一人公司的判断对上了：AI 落地的胜负手，不在模型参数那一栏，在存算协同和任务分级这两栏。约束逼出方法，方法沉淀成产品。这条路，我们也在走。

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