11月5日，英伟达发布技术解读指出，随着大模型参数规模、上下文长度和智能体应用快速增长，GPU显存正面临前所未有的压力，HBM供应趋紧、价格上升，在可预见的未来仍将持续。为此，英伟达探索引入全栈协同设计理念，将GPU、CPU、网络、存储和软件作为一个整体协同设计，让每一字节内存在AI工厂各层级产生更高价值。

在推理过程中，昂贵的HBM既要承载模型权重，也要保存KV缓存。智能体工作流会在多次模型调用和工具调用间持续携带历史上下文，部分场景需处理多达300万个token；检索增强生成还会把企业资料加入提示词，进一步推高内存占用。英伟达将HBM比作仓库、将内存带宽比作装卸口，容量再大若数据进出速度跟不上，也会形成内存墙，导致新增容量无法有效转化为服务能力。

在具体操作中，NVFP4低精度格式可压缩模型权重和KV缓存；在NVL72系统中，模型权重可分散至最多72颗GPU；Vera CPU的大容量LPDDR内存可为暂停的上下文提供就近缓冲；Dynamo推理软件则将不活跃上下文迁移至CMX上下文存储，并在复用前取回。RAG索引也可保留在CPU与存储侧，避免长期占用HBM。英伟达援引SemiAnalysis AgentX基准称，在每用户每秒125token的条件下，Vera Rubin NVL72相较GB300 NVL72的每美元智能体吞吐量最高提升30倍，而每GPU的HBM容量仅增加约3%。GB300 NVL72较H200平台在每用户每秒100token条件下，每美元吞吐量最高提升10倍。