在人工智能技术快速演进的背景下，大型语言模型普遍面临一个难题：输入文本越长，运行效率下降越明显，甚至呈指数级变慢。这直接影响了模型在金融文档分析、法律合同审查等场景中的实际效果。其核心原因在于传统注意力机制的计算方式——模型在处理新信息时，需要回看并计算与所有历史信息的关联。当文本长度超过一定阈值，“全量计算”带来的开销会迅速攀升，计算资源随之被大量消耗。
大模型竞争正在从“参数规模”转向“可用效率”。在长文本需求持续增长的趋势下，如何用更少的重复计算换取更快的端到端响应，不仅关乎技术指标，也决定了产业落地的成本边界与用户体验上限。以IndexCache为代表的工程化优化表明，面向应用的效率提升同样可能带来关键突破，并推动大模型从“能用”更快走向“好用、普惠用”。