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。

文章探讨了多租户数据库设计中的分表改造，强调在高流量游戏下的架构瓶颈。通过按服务维度分表，确保线上服务不受影响，支持灰度切换和回滚机制，从而提升系统灵活性和性能，最终实现结构性重构，增强团队协作能力。