卢深策略华为发布AI推理创新技术：破解效率与成本难题，9月开源

8月12日卢深策略，2025金融AI推理应用落地与发展论坛在上海举行。中国银联执行副总裁涂晓军、华为数字金融军团CEO曹冲出席本次论坛并发表致辞。

论坛上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰博士发布AI推理创新技术——UCM推理记忆数据管理器，旨在推动AI推理体验升级，提升推理性价比，加速AI商业正循环。同时，华为携手中国银联率先在金融典型场景开展UCM技术试点应用，并联合发布智慧金融AI推理加速方案应用成果。

当前，人工智能已步入发展深水区，AI推理正成为下一个爆发式增长的关键阶段，推理体验和推理成本成为了衡量模型价值的黄金标尺。周跃峰在论坛上强调：“AI时代，模型训练、推理效率与体验的量纲都以Token数为表征卢深策略，Token经济已经到来”。为保障流畅的推理体验，企业需持续加大算力投入，但如何在推理效率与成本之间找到最佳平衡点，成为了全行业亟待解决的重要课题。

为此，华为重磅推出UCM推理记忆数据管理器，包括对接不同引擎与算力的推理引擎插件（Connector）、支持多级KV Cache管理及加速算法的功能库（Accelerator）、高性能KV Cache存取适配器（Adapter）三大组件，通过推理框架、算力、存储三层协同，实现AI推理“更优体验、更低成本”：

更优的推理体验：依托UCM层级化自适应的全局前缀缓存技术卢深策略，系统能直接调用KV缓存数据，避免重复计算，使首Token时延最大降低90%。同时，UCM将超长序列Cache分层卸载至外置专业存储，通过算法创新突破模型和资源限制，实现推理上下文窗口10倍级扩展，满足长文本处理需求。

更低的推理成本：UCM具备智能分级缓存能力，可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中实现按需流动；同时融合多种稀疏注意力算法，实现存算深度协同，使长序列场景下TPS（每秒处理token数）提升2-22倍，显著降低每Token推理成本，为企业减负增效。

在与中国银联的联合创新技术试点中，UCM的技术价值得到充分验证。在中国银联“客户之声”业务场景下，借助UCM技术及工程化手段，大模型推理速度提升125倍，仅需10秒即可精准识别客户高频问题，促进服务质量提升。未来，中国银联将依托国家人工智能应用中试基地，联合华为等生态伙伴共建“AI+金融”示范应用，推动技术成果从“实验室验证”走向“规模化应用”。

有分析人士认为，这项突破性成果有望降低中国AI推理对HBM（高带宽内存）技术的依赖，提升国内AI大模型推理性能。

论坛现场，华为正式公布了UCM开源计划。UCM通过开放统一的南北向接口，可适配多类型推理引擎框架、算力及存储系统。今年9月，UCM将正式开源，后续逐步贡献给业界主流推理引擎社区，携手全产业共同推动AI推理生态的繁荣发展。

采写：南都·湾财社记者程洋卢深策略

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