在与大语言模型交互时，许多用户都会遇到这样的困惑：当对话或文档输入过长时，模型会出现 “失忆” 现象，要么忽略早期信息，要么生成逻辑混乱的内容。这背后的核心原因并非技术缺陷，而是所有大语言模型都必须遵守的“上下文长度限制”。理解这一限制的产生逻辑，需要从模型架构、硬件条件、训练范式到商业需求逐层拆解。
首先，限制的根本落点在技术架构。当前主流大语言模型采用 Transformer 架构，其核心组件——自注意力机制——决定了计算量随长度呈平方级增长：输入序列每翻一倍，计算量就要翻四倍。当上下文从 1 000 tokens 扩张到 10 000 tokens 时，计算需求瞬间放大 100 倍；这种爆炸式膨胀让即便最先进的 GPU 集群也难以承受无限制的长度扩展。
然而，计算量只是第一道门槛，紧接着迎来的是内存瓶颈。Transformer 需要把每个 token 映射为高维向量并常驻显存。按常见的 16 位浮点精度估算，1 个 token 约占用 1 KB，若支持 10 万 token 的上下文，仅存储输入就要吃掉近 100 GB 显存。而当前顶级单卡显存普遍在 80–160 GB 之间，还得同时容纳模型参数与中间激活值，实际可分配给“历史对话”的空间被进一步压缩。
训练数据本身也提前给模型划好了“舒适区”。模型所见书籍、网页等自然文本，段落长度大多在数千 token 以内。超出这一范围的长距离依赖在训练集中极为稀疏，导致模型对超长上下文的理解缺乏统计支撑。一旦强行突破训练边界，就会触发“分布偏移”：早期 token 的语义信号被稀释，后期生成内容随之漂移，准确性和连贯性同步下降。
即便技术上能够强行拉高上下文长度，商业和体验层面也会迅速给出反作用力。更长的上下文意味着更高的延迟与成本——在按 token 计费的商业模式里，用户每多输入 1 000 tokens，就要为算力和显存多付一次钱；同时，分钟级的响应时间也直接削弱了对话产品的即时性。于是，技术、成本与体验三者之间形成了一张看不见的“张力网”，把上下文长度牢牢约束在平衡点之内。
当然，这张网并非不可松动。学术界和工业界正通过稀疏注意力、滑动窗口、KV-Cache 压缩、层级记忆等方案持续探索。例如，云集 AI 旗下的文生应用工具 Lynx 刚发布的版本就号称解除上下文限制，百万 token 亦可跑通。 但从行业整体来看，这些技术仍需在“算得动、记得住、付得起”之间寻找新的帕累托前沿。可以预见，上下文限制的突破不会是一场闪电战，而是一场持续数年的渐进式进化。
