过去几年，大家都在比谁的模型大。你搞个千亿参数，我就要搞个万亿的。好像模型越大，就越厉害。训练这些大家伙，是所有公司竞争的焦点。
但是，现在情况变了。
瓶颈不再是训练，而是怎么使用这些模型。你每次和AI聊天，或者让它写东西，这个过程叫“推理”。现在，真正的成本和困难，全都在推理上。
为什么？因为我们对AI的要求越来越高了。
一个例子是长上下文。你现在可以扔给AI一篇几万字的论文，让它给你划重点。它为了回答你，必须把这几万字都读一遍，在脑子里处理一遍。这个计算量一点都不小。所以你会感觉它反应慢，而它背后，服务器的电表正在飞转。
另一个例子是 Agent，也就是智能代理。你不再是简单地问它问题，而是给它下达任务。
比如，你对它说：“帮我订一张明天下午从上海到北京的机票，要靠窗的座位，价格不能超过一千块。”
它要怎么做？
第一步，它得听懂你这句话里的所有要求。这就要进行一次推理。
第二步，它得决定去调用一个查航班的工具。这个决定，又是一次推理。
第三步，它把查到的航班信息整理一下，筛选出符合你要求的。这个分析筛选，还是推理。
第四步，它可能会问你：“国航CA1858，下午三点起飞，价格九百八十元，这个可以吗？” 把这句话生成出来，又是一次推理。
你看，只是一个订票的简单任务，背后可能就是三四次，甚至更多次的推理。每一步都要计算，每一步都在花钱。如果任务再复杂一点，比如帮你规划一个五天的旅游路线，那推理的次数会多得吓人。
所以问题就来了。如果每一次推理都又慢又贵，那产品根本就没法用。用户等得不耐烦，公司付不起账单。谁能把推理的成本降下来，让速度提上去，谁才能在市场上活下来。这才是现在AI公司最头疼的问题。
算力格局
一提到计算，就绕不开Nvidia。它的GPU在训练大模型的时候，确实是王者。几乎所有的大模型，都是在Nvidia的卡上训练出来的。
但是，在推理这个新战场上，Nvidia的优势没那么大了。
Nvidia的GPU，好比一把功能齐全的瑞士军刀。它什么都能干，削苹果、开瓶盖、拧螺丝都行。训练模型这种复杂的活，就需要瑞士军刀。
可推理不一样。推理任务，就像是你只想开啤酒瓶。你不需要一把瑞士军刀，你需要的是一个专门的开瓶器。你对它的要求就一个字：快。而且要便宜，要能大规模地用。
这时候，一些新公司就看到了机会。他们不做瑞士军刀，他们只做“开瓶器”。
比如一家叫Groq的公司。他们做了一种叫LPU的芯片。这种芯片的设计目标很纯粹，就是为了让大语言模型做推理。它把所有和推理无关的功能全都扔掉了，把所有资源都集中在提升token生成速度上。你看他们发布的演示，模型回答问题时，文字是像瀑-布一样流出来的，而不是一个字一个字地蹦出来。这种速度，是通用GPU很难做到的。
还有像Cerebras这样的公司，也在用不同的思路做专门用于AI计算的硬件。
这说明一个重要的趋势：AI硬件正在从“一个GPU包打天下”的时代，走向“专用硬件”的时代。就像电脑的CPU和显卡（GPU）有分工一样，未来AI的训练和推理，也会有更明确的硬件分工。
我们可以这样看这个变化：
| 过去（训练为主） | 现在（推理为主） | |
| 核心问题 | 怎么把模型造出来？ | 怎么让模型用起来？ |
| 硬件思路 | 用功能强大的通用GPU（Nvidia H100） | 用针对性强的专用硬件（Groq LPU） |
| 衡量标准 | 看谁的算力大，模型参数多 | 看谁的响应快，单个token成本低 |
| 市场情况 | Nvidia一家独大 | 新玩家入场，开始出现专门的“推理卡” |
所以，Nvidia的地位虽然还很稳固，尤其是在训练市场。但是在推理这个增长更快的市场上，它的城墙已经出现了一道裂缝。这道裂缝，就是给其他硬件公司的机会。
产品影响
上游硬件和成本的变化，最终会直接影响到我们普通用户。你每天用的那些AI产品，它们的体验好坏，很大程度上就是由推理成本决定的。
你可能会遇到这些情况：
- 你正在和一个AI助手聊天，聊得正投入，它突然好像失忆了，把你五分钟前说过的话忘得一干二净。
- 你让一个AI Agent帮你完成一个多步骤的任务，它执行了两步就卡住了，或者直接告诉你“任务太复杂，无法完成”。
出现这些问题，大概率不是模型本身不行，而是开发这个产品的公司，在后台悄悄做了限制。他们不得不这么做，因为如果不限制，推理成本会高到让他们破产。
我们来站在一个AI产品经理的角度想一下。
你手里的模型很强，可以支持超长的上下文记忆，也能执行很复杂的任务。但是，老板每天都在看服务器账单，数字一天比一天高。
这时候，你只有几个选择：
选择一：不计成本，让用户爽。
上下文窗口能开多大开多大，Agent的思考步骤不设上限。结果就是，产品体验很好，用户很喜欢。但是公司的服务器成本一个月就烧光了，下个月公司就倒闭了。
选择二：牺牲一部分体验，保住公司。
你可以动手砍功能。比如，把上下文长度从十万字砍到五千字。这样AI只能记住最近的几次对话，之前的就忘了。用户用起来肯定会觉得它“笨”，但是成本确实降下来了。
你还可以限制Agent的“思考深度”。比如规定它最多只能调用三次工具。一个需要五步才能完成的任务，它在第三步就会被迫停下来，然后告诉用户“我做不到”。这样也能省钱，但产品的能力也打了很大的折扣。
选择三：在工程上下功夫。
你可以带领团队去优化模型的部署方式，比如用模型量化、蒸馏等技术，或者选择更便宜、更适合推理的硬件。这个过程很辛苦，需要很强的技术能力。但是一旦做成了，你就能在不严重牺牲用户体验的情况下，把成本控制住。
这就是现实。现在做一个AI产品，已经不单单是选一个好模型那么简单了。它变成了一个精打细算的工程问题。你怎么在模型能力、用户体验和公司预算这三者之间找到一个平衡点，决定了你的产品能走多远。
所以，最终能成功的团队，不一定是用着最强模型的团队。而一定是那些能通过出色的工程能力，把推理成本压到最低的团队。因为只有成本低了，你才敢让更多人用，才敢开放更强的功能，产品才能形成正向的循环。未来的竞争，比的不是谁的模型参数多，而是谁的工程能力更强，谁的账单更好看。
