2026年全球大模型基础设施领域掀起KV缓存压缩技术竞赛，TurboQuant、OSCAR、EpiCache三款新近推出的技术方案成为行业关注焦点。三类技术均针对大模型长上下文推理场景优化，可将KV缓存占用的内存成本最高降低65%，同时推理速度损失控制在5%以内，为百万-token级长上下文大模型的规模化商用扫清了核心障碍。
不少调用过长上下文大模型服务的开发者都算过一笔账：处理单份10万字的合同文档时，长上下文推理的调用成本是普通短文本请求的7到9倍，响应延迟也高出3倍以上，这一差距随着上下文长度突破百万token还会进一步拉大，而占推理显存开销60%以上的KV缓存，正是推高成本的核心因素。
过去两年，大模型厂商普遍把长上下文能力作为核心竞争点，头部模型的上下文窗口已经从128k快速攀升至2M甚至10M token级别，但与之配套的推理基础设施优化却一直没能跟上。
行业测算数据显示，当上下文长度达到1M token时，KV缓存的显存占用已经超过模型本身权重的2倍，单张A100显卡甚至无法独立承载单路请求，直接推高了长上下文服务的定价，也限制了这类能力在企业级场景的普及。
本次跑出的三款KV缓存压缩技术，各自选择了不同的技术路径，也适配不同的落地场景。
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