Transformer是过去十年最成功的深度学习架构，但其核心限制在于标准attention的O(n²)计算复杂度已被证明是理论下界，无法通过工程优化突破。此外，KV Cache线性增长、自回归串行性、长上下文不等于长期记忆、位置外推失效及数据供给上限等问题，共同构成架构瓶颈。新架构需在质量、成本、稳定性、生态四条战线同时超越Transformer，才能实现替代。