多轮上下文处理推高推理算力成本

多轮上下文query处理成为智能助手与本地生活服务融合的关键能力，涉及指代消解、意图延续和信息遗忘控制。长对话场景需要模型持续记忆位置、人数、预算等约束，这会增加KV cache、显存占用和推理延迟，直接推高算力成本。对智算中心而言，优化多轮上下文可通过缓存、检索增强、模型蒸馏和请求调度降低单位会话成本。该趋势显示AI应用算力需求正从单轮问答转向连续任务执行，推理侧竞争重点将包括长上下文效率、低延迟和个性化记忆。未来智能助手规模化落地，离不开低成本、高并发的推理算力基础设施。