2017 年《Attention Is All You Need》提出的 Transformer 架构，奠定了近十年大语言模型的技术基石。自 GPT、Claude 到 Gemini，几乎所有主流大模型都建立在自注意力机制之上。自注意力的核心逻辑是让序列内每一个 token 与其他全部 token 做相关性计算，捕捉长距离语义依赖。但该设计与生俱来的二次复杂度 O (N²)，随着上下文窗口拉长，算力、显存开销会呈爆炸式增长。当上下文达到数十万甚至百万 token 级别，KV 缓存占用的显存会成为推理成本的最大枷锁。
2023 年底 Mamba 架构问世，首次让选择性状态空间模型（SSM）在语言任务上达到 Transformer 级别的能力。2026 年 3 月 Mamba-3 正式发布，在理论、算子、状态表示上完成重大升级，标志着后 Transformer 时代的架构竞争进入产业化落地阶段。它不再依赖显式注意力矩阵，而是维护固定大小的隐状态，逐个读取序列并选择性记忆、遗忘信息，计算复杂度仅为 O (N)。这一底层差异，正在逐条改写过去十年围绕 Transformer 建立的 AI 技术规则。
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一、规则 1：序列复杂度，从二次爆炸转向线性缩放
Transformer 的核心痛点，来自自注意力的 O (N²) 计算复杂度。当上下文窗口从 32K 扩展到 256K，计算量提升 64 倍，KV 缓存占用显存随 token 数量线性增长。在处理百万 token 级别的法律卷宗、完整代码库、基因序列、长音频时序数据时，纯 Transformer 架构推理成本极高，甚至无法一次性加载完整上下文。行业只能依靠滑动窗口注意力、稀疏注意力、检索增强 RAG 等补丁方案缓解，但无法根除二次复杂度的底层约束。
Mamba 架构彻底抛弃显式注意力矩阵，采用选择性状态空间模型，把全部历史信息压缩进固定维度的隐状态向量，每新增一个 token，仅更新隐状态，新增计算量与序列长度无关。2026 年 Mamba-3 引入复数域状态更新与 MIMO 多输入多输出机制，在 15 亿参数规模下，长序列任务端到端延迟仅为同规模 Transformer 的 1/7，吞吐量提升 5 倍以上。在百万 token 长上下文场景，Mamba 不需要持续膨胀的 KV 缓存，显存开销几乎不再随输入长度增加。
但这一优势存在边界。Mamba 依靠隐状态压缩历史信息，在需要精准检索前文细节的 “大海捞针” 任务上，精确关联记忆能力弱于 Transformer 的注意力机制。2026 年行业共识是：短上下文、高精确检索场景，Transformer 依然保有优势；十万 token 以上超长序列场景，Mamba 的线性缩放优势会完全释放。
二、规则 2：显存与推理范式，KV 缓存不再是必选项
在 Transformer 的工程体系中，KV 缓存是落地推理的核心组件。每一轮生成，模型会保存全部历史 token 的 Key、Value 向量，后续生成 token 直接复用缓存，避免重复计算。但上下文越长，KV 缓存占用显存越大，企业部署大模型时，大量 GPU 显存被 KV 缓存占用，而非模型权重。这也是长上下文大模型部署成本居高不下的根本原因。
Mamba 推理过程不存在 KV 缓存。历史信息被压缩到固定大小隐状态，每一步生成只维护状态向量，显存占用不再随上下文持续膨胀。Mamba-3 进一步优化状态存储，用一半的内部状态维度，即可达到 Mamba-2 的表征能力，进一步降低显存开销。IBM Granite 4.0 采用 Mamba-2 为主、少量注意力层为辅的混合架构，实测 256K 上下文场景下，显存占用相比纯 Transformer 降低 70% 以上，推理速度提升 2 倍。AI21 Jamba 同样采用交错式混合架构，少量注意力层负责精确检索，大量 Mamba 层负责长序列压缩，兼顾效率与精度。
这改写了推理部署的核心规则：过去大模型推理的显存瓶颈是 KV 缓存；在 Mamba 或混合架构体系中，显存瓶颈回归模型权重本身。云厂商、AI 智能体开发者可以用更低显存成本运行超长上下文任务，为 AI Agent 持续记忆、多轮长会话、海量文档解析打开新空间。代价是 Mamba 推理属于递推式计算，prefill 阶段并行度弱于 Transformer，短文本场景下硬件优势会被削弱。
三、规则 3：模型缩放定律，参数不再是唯一标尺
Transformer 时代，行业默认的缩放定律：模型能力随参数量、训练数据量、计算量同步提升。过去厂商提升模型能力，最简单的路径就是堆参数、堆 GPU。但随着参数规模逼近千亿、万亿级别，训练成本、推理成本指数级上升，边际收益持续递减。
Mamba 带来了全新的缩放逻辑：模型能力不只依靠参数规模，更取决于状态空间的表征能力、选择性记忆机制与算子优化。Mamba-3 在 1.5B 参数规模下，基准测试平均准确率达到 57.6%，超过同规模 Transformer 模型 4 个百分点。同等参数量下，Mamba 架构可以承载更长上下文，单位算力产出更高的序列建模能力。
2026 年行业研究发现，SSM 架构的缩放曲线和 Transformer 存在明显差异。Mamba 在中等参数规模就能够实现不错的长序列能力，但超大规模参数下，纯 Mamba 架构的复杂逻辑推理、多步数学推理提升速度慢于 Transformer。因此行业不再追求 “纯 Mamba 替代大参数 Transformer”，而是走向混合架构：主体采用 Mamba 层处理海量长序列，稀疏插入少量注意力层，解决精确召回、复杂推理问题。这套混合范式，推翻了 “单一架构一统天下” 的旧思路，模型设计从 “全注意力堆叠” 转向模块化组件拼接。
四、规则 4：硬件协同设计，从适配矩阵乘法走向面向递推算子优化
Transformer 是为 GPU 矩阵乘法设计的架构，整套生态围绕张量核心、矩阵乘算子构建。过去十年，芯片、框架、算子库全部以加速大矩阵运算为目标。而 Mamba 的核心是选择性扫描（selective scan）递推计算，属于序列递推算子，和传统矩阵乘法硬件优化路径完全不同。
Mamba 的高效运行依赖高度定制化 CUDA 算子融合，需要对状态更新做硬件感知优化。2026 年 Mamba-3 的 MIMO 设计，将状态更新改为矩阵乘法形式，让递推计算可以填充 GPU 张量核心闲置算力，在不增加解码延迟的前提下提升表征能力。这改变了 AI 芯片的设计目标：下一代 AI 加速器，不仅要优化矩阵乘法，还需要原生支持 SSM 递推扫描算子。同时，模型开发者需要针对 Mamba 算子做单独的内核调优，传统 Transformer 的训练、微调工具链无法直接复用，整个模型工程体系需要重构。
五、架构变革的边界：Mamba 不是万能替代品
Mamba 带来范式革新，但并非彻底淘汰 Transformer。纯 Mamba 架构存在固有短板：固定隐状态存在信息压缩损失，在需要精确匹配、细粒度关联的任务，如复杂逻辑推理、精准事实召回，表现弱于 Transformer。同时 Mamba 生态成熟度低于 Transformer，微调、对齐、安全评估工具链还在快速建设。
2026 年产业落地的主流路线，不是 “二选一”，而是混合架构。Mamba 负责长序列信息压缩、海量文档预处理、时序信号建模；少量注意力层承担精确检索、复杂推理任务。这一组合方案广泛应用于代码库分析、企业知识库、AI 智能体长期记忆、多模态长视频理解场景。
结语
Transformer 主导的时代，行业的核心矛盾是算力能否支撑注意力机制的二次复杂度。Mamba 架构的出现，把矛盾转移到 “如何用有限隐状态高效压缩、记忆海量序列信息”。Mamba-3 在 2026 年完成的迭代，不是简单的模型升级，而是底层技术规则的重塑：序列复杂度、显存推理策略、模型缩放逻辑、硬件设计方向，全部迎来新的评价体系。
未来不会出现单一架构完全取代 Transformer，而是进入混合架构百花齐放的时代。架构选型不再只看基准跑分，而是基于任务上下文长度、显存预算、推理延迟需求做取舍。对于 AI 智能体、RAG 知识库、长时序多模态应用，Mamba 及混合架构将打开全新的产品空间；而在高精度推理、短对话场景，Transformer 的价值依然不可替代。理解两种架构的取舍，是把握下一代大模型技术演进的关键。
来源：
互联网
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