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DeepSeek-R1推理模型的本地部署创新方案。清华大学KTransformers是由KVCache.AI团队与趋境科技联合开发的大模型推理加速框架，其核心目标是通过异构计算优化和内核级加速技术，实现千亿参数模型在消费级硬件上的高效推理。KTransformers采用GPU/CPU协同计算，针对MoE架构的稀疏性，将稀疏矩阵计算卸载至CPU（使用llamafile高速算子），稠密矩阵保留在GPU（通过Marlin算子加速），显存需求降至传统方案的1/10。KTransformers团队正与 Intel 合作，优化 AMX 内核（v0.3），并针对 Xeon6/MRDIMM 平台进行进一步优化。
二级市场的异同点：(1)相同点：计算机行业新技术产业发展的“非线性特点”在股价的提前兑现上具有计算机行业的一般性规律特征，当方向确定、落地出现突破或普及迹象时变化尤其明显，波动较大。今天二级市场的AI+应用迅速扩散既类似于2023年初算力投资的预期从0到1突破，也和经历了宽带扩容与移动端普及后的2015年市场对互联网+所有行业的预期的膨胀非常相似。(2)不同之处：① 商业兑现周期不同，互联网+时期以C端应用为代表，用户数和日活等先行指标变动较快；当前的AI+以B端应用提高生产力的方向更为突出，商业兑现周期较长、节奏慢。②流动性方面，2015年Q1正是配资走向高潮的阶段，这和2025年完全不同。
