曾經想過，無論您問問題多久，ChatGPT 似乎如何記住您幾乎立即撰寫和回覆的所有內容？
這不是魔法。此能力是由稱為 KV 快取（鍵值快取的簡稱）的聰明幕後機制所產生。
我的一位同事 Wes Vaske 分享了一篇很棒的文章，內容描述了什麼是 KV 快取，以及它如何實現更快、更脈絡感知的 AI 回應。他的貼文啟發我深入研究 - 不解釋 KV 快取本身的運作方式（我仰賴像我們這樣的人才！），而是探索它背後的原因。為什麼這很重要，行銷人員為什麼應該關心它？ 底層技術的運作，直接影響了 AI 使用者所看到的內容與產出的結果。
我越深入瞭解，越意識到 KV 快取是產品行銷人員應該瞭解的事，而且任何人都應該建立或傳訊息給科技產品。不是方法，而是原因。在原因中，我們發現績效與使用者理解之間的關聯性、共鳴以及關係。
何謂 KV 快取 - 簡而言之是什麼？
以下是我最簡單的思考方式：KV 快取是人工智慧模型的短期記憶體。它讓模型記住先前問題中已經處理的內容，所以不需要每次從頭開始重新計算所有內容。這種能力聽起來可能不是突破性的，但實際上，它是改變遊戲規則的。
在我們於 NVIDIA GTC 2025 錄製的演講中，NVIDIA 的 John Kim 分享了有關此主題的測試資料，並運用 PCIe Gen6 和全新系統架構來推動 AI 工作負載量。資料顯示，隨著您增加輸入序列長度（語彙基元），持久的 KV 快取速度會比重新計算更快。換句話說，隨著輸入的複雜性增加，將 KV 快取記憶體儲存到磁碟的效益也隨之增加。
現在我們已經介紹了基本知識，如何將 KV 快取提供的優勢應用到現實生活中的商業環境中？
想像一下，企業 AI 系統可協助行銷團隊將複雜的策略編織在一起，或是技術支援團隊處理一致的票證流程。這類互動並非採用「一問一答」的單一模式：其為冗長的多迴轉對話，可能非常需要文件。但是，透過 KV 快取，LLM 會隨時掌握先前的輸入，為這些更長、更深入的討論提供更快、更深思熟慮的答案。
如果您可以瞭解為何存在與如何實施，您可以更好地連接效能、使用者體驗和產品價值之間的點。在這些領域贏得了客戶信任。
為什麼 KV 快取對企業 AI 和雲端可擴充性很重要？
在當今世界，企業越來越依賴生成式 AI 來提高生產力、速度和一致性，「錦上添花」的功能已經迅速變成了「必不可少」的功能。瞭解基礎結構選擇背後的原因，在連接後端複雜性與前端影響方面，是強大的工具。
KV 快取記憶體的無聲功能可為您的企業營運帶來許多好處，包括：
- 近乎即時的回應能力：企業使用者預期答案會是現在的答案，而不是處理超過 10 秒之後的答案。透過略過重新處理整個提示歷程紀錄的需求，KV 快取可消除延遲並跟上任何緊急任務的腳步。
- 長形背景：無論您是輸入多年的客戶歷史，還是輸入複雜的行話豐富的產品手冊，AI 都能處理更多問題，而不會遺失問題，提供更好、更詳細且更精確的答案。
- 有效啟用 GPU 使用率：透過持久儲存 KV 快取以重複使用，我們正在將儲存裝置換成速度，減少每個 LLM 查詢的處理量，進而更有效率地利用 GPU。
- 多使用者擴充性：許多同時擁有使用者的雲端服務仰賴快速、高效的基礎結構，將每位使用者的每項查詢連結至正確的參考資料，並保持資料順利執行。
但所有這些功能都必須付出代價，那就是記憶體。
內容越長，我們需要的快取就越大。即使對於中等大小的模型，KV 快取也可以在每個工作階段中快速擴展到多個 GB。這就是為什麼基礎結構很重要。如果你想要符合期望的人工智慧，你需要架構來支援它。
美光提供突破性的背後支柱
在美光，我們透過 DRAM、高頻寬記憶體（HBM）和快速、高容量 SSD 儲存裝置的創新推動下一波人工智慧。這些不只是工作表上的規格，也是支援大規模高效能人工智慧使用的基礎。
我這樣想：一個人工智慧模型可能只需要 2GB 以上的記憶體，即可用於一個 KV 快取工作階段。當這項需求乘以數千名用戶，再加上許多用戶都希望能在下次上線時接續先前的對話進度，對高速記憶體的龐大需求便顯而易見。我們強大的技術有助於實現這些功能，提供企業需要的回應能力、脈絡感知能力和可擴充性，以保持生產力並浪費時間。
無論您是每天使用 AI 基礎結構、向同事展示其真正的優勢，還是行銷有助於建構它的區塊，您都不需要深入瞭解內部工作。但是，您應該瞭解基礎設施為何重要，以及美光等產品如何至關重要。最後，如果基礎破裂，體驗會隨之而崩潰。
解釋 KV 快取的原因 — 即使您不是技術
那麼，這些背後的原因是什麼？ 以下是將人工智慧轉化為真實世界成果的任何人的三項重大收穫：
- KV 快取=速度和「人性化」的觸控：讓人工智慧透過記住已經處理的內容來即時回應，這對於保持人性化的互動至關重要。
- 內容=值：KV 快取可促進冗長、連貫的互動，保留所有先前的背景和細微差別，這是企業人工智慧的必要條件。脈絡不只是資料，而是見解。
- 記憶體和儲存=規模：模型需要的快取越多，支援它的記憶體就越多。而這不僅僅是關於 DRAM：SSD 等高速儲存裝置。
您不必知道如何打造引擎，就能瞭解為什麼更好的馬力很重要。產品行銷人員、業務領導者和好奇的思考者都能從認識到 KV 快取等功能如何與客戶成果連結中獲益。當您掌握原因時，就會更擅長傳遞內容。
最後把這個想法留給大家思考
我們發表的文章不只強調了特定的技術功能 （例如 KV 快取如何協助最佳化記憶體，以及隔離如何協助提升安全性）。他的部落格幫助我看到了更大的局面。身為產品行銷人員，我們的工作是釐清為什麼，而非只有什麼，以更瞭解基礎結構如何實現體驗，以及體驗如何推動採用。
瞭解 KV 快取等更深入元素背後的原因 — 這些元素的作用及其執行方式 — 有助於將其從流行字轉變為商業價值。這種更深入的理解使我們能夠將技術、技術對潛在機制的影響，以及改善客戶成果的最終方法聯繫起來。
這就是我很高興能繼續探索、學習和進步的地方。如果您對這項技術背後的技術細節感興趣，請查看 Wes 的部落格，詳細介紹您需要知道的 100 萬個權杖內容。
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