熊师傅 weight decay 了吗 (@bigeagle_xd) “我确实是早知道模型会越来越大呀，但不妨碍我买的存储都亏完了…… 😭😭” — TopicDigg

开源模型的参数规模迅速膨胀，性能也在逼近甚至追平闭源frontier model。K2（1T）到DeepSeek V4 Pro（1.6T）再到K3（2.8T），间隔不到12个月。K3在独立评测中已经能对标Claude Fable 5，企业拿开源模型做私有化部署，不再是性能上的妥协，而是成本和隐私上的优选。 当这类万亿级MoE模型真正落地部署，硬件侧的瓶颈就不在算力了，而在内存容量、数据格式（FP4）、以及scale-up域内的低延时高带宽互联。 K3总参2.8T，FP4量化后权重约1.4TB，每个token只激活896个专家中的16个，计算量不大，但专家路由要求全部权重可访问，GPU大部分时间在等内存读取，不是在算。FP4不再是可选的精度降级，而是架构级的刚需，推理芯片如果不在硬件层原生支持FP4，基本没法跑这个体量的模型。 MoE模型的推理通常采用专家并行（EP），每个token的expert routing都需要跨卡通信完成分发和结果聚合。scale-up域内的低延时高带宽互联质量，直接影响用户端的token rate和系统的总吞吐。参数规模越大，需要装进同一个低延时域的权重越多，scale-up域也必须跟着扩大。 关于scale-up域内的具体方案，我在之前”把一万块芯片变成一台计算机”的三篇推文里详细讨论过，这里不再展开。 另一个被拉动的环节是CXL。MoE模型98%以上的专家权重在任意时刻是冷的，纯靠HBM装太贵。把冷专家放CXL-attached DDR5，热专家留HBM，做分层调度，理论上成本可以大幅下降。再往下一层，把更冷的权重卸载到高速SSD也在成为可行的路径，学术界和工业界都已经有MoE专家分层加载的方案在验证。未来大概率是HBM放热专家，CXL DRAM放温专家，SSD放冷专家，形成多级内存层次。Astera Labs和澜起在CXL控制器芯片上的卡位已经很清楚了，一个吃全球hyperscaler，一个吃中国本土供应链。 开源模型的参数规模没有放缓的迹象，scale-up域必须跟着扩大。更大的scale-up域意味着更多的HBM容量、更大的先进封装面积、更多的高速光互联和铜互联、更多的CXL内存扩展、以及更多的retimer。这条需求链条会随着每一代开源模型的参数膨胀持续拉长。 除了上边聊到的，还哪些受益环节？大家可以一起聊聊。