川观智库资讯丨大模型架构进入混合创新阶段

川观智库研究员　 黄爱林

自2017年Transformer模型（深度学习领域的一项革命性架构）出现，彻底改变了自然语言处理（NLP）并扩展至多个人工智能领域。而今7年过去，量子位智库认为Transformer架构面临的挑战严峻，其最新发布的《大模型架构创新研究报告》（下简称报告）指出，大模型架构创新呈现双轨并行、混合突围的鲜明趋势，工业级的落地成了关键突破口。

Transformer是一个超级高效的“单词社交网络处理器”，它让句子里的每个单词同时和其他所有单词“交流”，通过计算“谁和谁关系更密切”（注意力权重），来深度理解每个单词在上下文中的真实含义和彼此之间的关系。这种全局的、并行的理解方式，让它成为了最强大的自然语言处理模型的基础架构。

不过上述报告认为，Transformer架构算力消耗过大；预训练范式见顶，即数据瓶颈出现预训练边际效益递减；且存在部署瓶颈——Transformer架构的注意力机制二次计算复杂度阻碍长文本处理，同时其较大的内存压力也会给资源受限的边缘设备落地带来挑战。

随着AI行业对Transformer的路径依赖讨论热度增高，也体现出日渐迫切的架构创新需求。量子位智库的报告指出，目前行业主要存在两条架构层创新技术路径，一是基于Transformer架构的深度改造，特别是针对其核心组件——Attention机制（注意力机制）的优化与变体探索，例如较为主流的稀疏注意力（Sparse　Attention）路线，旨在提升计算效率和内存利用率，以更好地适应大规模训练场景；二是对非Transformer架构探索，如新型循环神经网络架构，简单理解就是通过“极简设计”和“动态进化”两大路线，让AI像人类一样高效记忆长内容，且学习速度更快。这类架构试图从根本上摆脱对Attention机制的依赖，并在长序列建模、并行计算和推理效率上展现出独特优势。

尽管技术路线分野，头部机构聚焦“突破智能天花板”（DeepSeek、OpenAI），创业公司倾向“压缩智能密度”（优化推理成本），但是未来几年AI架构将进入“混合时代”已成为业界共识。而能否突围成为下一代主流架构，最终还得看是否能走向工业落地。