推理时代，算力产业需要换一套账本丨ToB产业观察

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随着大模型从训练阶段走向大规模推理应用，算力的使用方式和成本结构正在被重新定义。过去以训练为核心的算力投入逻辑，强调峰值性能和集群规模；而推理时代的负载更分散、更持续，单位调用成本、能效比和响应延迟成为企业真正关心的指标，原有的算力账本已经难以适用。

这种变化直接改写芯片产业的结构。推理任务对芯片的要求与训练不同，不追求极致算力密度，而更看重性价比、功耗和部署灵活性，专用推理芯片、边缘侧算力以及多样化加速方案因此获得空间，通用 GPU 一统天下的格局开始松动。同时，算力租赁、按调用量计费等商业模式也随之调整。

对使用 AI 的企业而言，这意味着选型时要按推理场景重新评估成本与能效，而非沿用训练时代的采购标准；对芯片与算力服务厂商而言，能否在推理负载下提供更优的单位成本，将决定下一阶段的竞争位置。

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*采集源：钛媒体*