🎯 情报来源：量子位
在大模型研发的核心架构层，一场围绕Transformer改进与非Transformer探索的“双轨竞速”正在悄然展开。量子位智库分析师王昕祎指出，随着Transformer架构因推理成本和算力瓶颈等问题逐渐见顶，行业正进入“后Transformer时代”。这一阶段的关键趋势包括架构演进路径、核心创新方向以及行业实践。
为解决Transformer架构的弊端，行业内主要从训练范式革新、架构创新以及工程优化三个方向入手，而架构创新集中在Transformer改进与非Transformer探索两方面。其中，Attention机制改进和FFN层优化成为Transformer改进的研究热点，而非Transformer架构中，新型RNN路线已占据主流地位。
核心要点：
- Transformer架构改进聚焦于Attention机制，稀疏Attention和线性Attention是两大技术方向。
- 非Transformer架构以新型RNN为主流，计算复杂度基本为线性复杂度。
- 下一代主流架构需实现10B、20B和100B参数规模的Scaling突破。
📌 情报分析
技术价值：高
Transformer改进与非Transformer探索展现出明确的技术潜力，尤其是Attention机制优化和新型RNN路线的突破，可能显著降低大模型的推理成本与算力需求。
商业价值：一般
尽管技术方向清晰，但目前绝大多数架构创新仍停留在10B参数规模阶段，尚未达到商业化落地所需的成熟度，短期内难以形成规模化应用。
趋势预测：
未来3-6个月，行业或将见证更多针对10B至20B参数规模的创新尝试，同时新型RNN路线可能进一步巩固其在非Transformer架构中的主流地位。然而，真正具备颠覆性的架构突破还需更长时间积累。