"跑一个70B大模型，先得准备800万元买显卡？"——这不是段子，是多数企业AI本地化立项书的 第一行数字。 人工智能正以前所未有的深度与广度重塑千行百业，然而当企业投身于AI本地化部署时，两大根本 性瓶颈横亘眼前： 一是 数据"供不上、存不下"的困局；二是在动辄数百GB的AI模型面前， GPU"寸土寸金"的显存墙。 当"显存墙"越砌越高，产业界的梯子却分出两条截然不同的搭法。一条是"算力派"的直梯——把 高端GPU像积木一样继续往上码，用更多的H100、A800去换"寸土寸金"的显存空间；另一条 是"系统派"的折叠梯——在存算之间插入一层"弹性夹层"，把冷数据、温数据、热数据按温度梯 度逐层腾挪，用软件定义和异构硬件去挤出额外的容量与带宽。 国外已有微软DeepSpeed、AMD Infinity Cache探路，国产阵营里，铨兴科技把这套"夹层"思路 拆成两半：先用122 TB QLC eSSD等产品搭起"高性能eSSD矩阵"，把PB级模型权重稳稳落在闪 存里；再用"添翼本地AI超显存融合方案"把FPGA控制器引入PCIe通道，在微秒级完成数据搬运， 仅把当前最活跃的激活张量留在GPU显存——单机即可释放 ...