華為發布AI推理創新技術UCM，降低對HBM依賴

8月12日，華為在“2025金融AI推理應用落地與發展論壇”上發布其AI推理創新技術UCM（推理記憶數據管理器），通過創新架構設計降低對高帶寬內存（HBM）的依賴，提升國產大模型推理性能，推動AI產業自主化進程。

該技術以KV Cache為中心，融合了多類型緩存加速算法工具，對推理過程中產生的KV Cache記憶數據進行分級管理，旨在擴大推理上下文窗口，實現高吞吐、低時延的推理體驗，同時降低每Token的推理成本。

據介紹，推理體驗直接關系到用戶與AI交互時的感受，包括回答問題的時延、答案的準確度以及復雜上下文的推理能力等方面。當前，隨著AI產業已從“追求模型能力的極限”轉向“追求推理體驗的最優化”，推理體驗直接關聯用戶滿意度、商業可行性等，成為衡量模型價值的黃金標尺。

該技術采用“內存訪問重構”“計算架構革新”“軟硬協同閉環”三大創新，通過分布式內存池化、超節點級聯架構等技術優化數據流，顯著提升推理效率。

當前全球HBM市場由三星、SK海力士等主導，且受到美國出口政策的影響。根據2024年12月2日發布的新規，美國禁止向中國出口HBM2E（第二代HBM的增強版）及以上級別的HBM芯片。不僅美國本土生產的HBM芯片受到限制，任何在海外生產但使用了美國技術的HBM芯片也受到出口管制。該禁令于2025年1月2日正式生效。

而這一技術不僅提升了推理效率，還可能減少對HBM（高帶寬內存）技術的依賴，提升國內AI大模型的推理性能，完善中國AI推理生態的關鍵部分。

華為在AI推理領域的技術突破并非首次，此前已有多項成果，如與北京大學聯合發布的DeepSeek全棧開源推理方案，以及在昇騰平臺上實現的多項性能突破。此外，華為與科大訊飛的合作也取得了顯著成果，實現了國產算力上MoE模型的大規模跨節點專家并行集群推理，使推理吞吐提升3.2倍，端到端時延降低50%。

華為此次發布的UCM技術不僅在技術層面有所創新，還可能對相關產業鏈產生積極影響，推動半導體、軟件開發、計算機設備等領域的結構性機會。

華為發布的UCM技術旨在通過優化推理過程中的數據管理，提升AI推理的效率和性能，為AI在金融、醫療、交通等領域的廣泛應用提供支持。