推理计算的长期影响:2025年投资新趋势与智算中心应对策略
随着人工智能的快速发展，大模型（Large Model）已成为推动产业数字化转型的核心力量。进入2024年后，AI行业的投资焦点和技术方向发生了显著变化，从资金密集型的大型训练转向更具资本效率的小型团队创新。计算资源的限制逐渐消失，小团队将在特定领域展现更强的创新能力，推动大模型市场进一步发展。
推理计算成为这一转变的关键。与传统计算任务不同，推理计算专注实时处理和应用优化，降低成本、提高效率。这加速了AI技术普及，并催生灵活、定制化的商业模式。智算中心和算力服务商需调整硬件、服务模式和市场策略，以适应这一变化。
小智将分析大模型的市场现状、未来趋势，并探讨推理计算如何推动行业生态升级。
根据2024年中国大模型产业发展报告，大模型的业务模式主要分为三个核心部分：应用开发部署平台、模型API服务和模型服务。其中，模型服务和模型API服务是当前最为核心的业务，尤其在金融、医疗、政府等行业，模型服务已经成为最重要的商业模式。
模型服务的关键内容包括数据准备和模型训练，对服务交付的精细化和深度有较高的要求。目前，国内市场的模型服务正在成为大模型商业化应用的核心所在。
国内市场结构目前由B端（企业客户）和G端（政府客户）主导。根据数据统计，2024年，B端和G端的市场占比分别达到72%和28%。短期内，行业客户仍然是大模型应用的主力军。然而，随着技术的不断进步和商业应用的成熟，市场需求的份额将逐步增加，预计到2026年，市场份额将趋于平衡。
在部署方式上，云上部署仍然是大模型最普遍的选择。云部署不仅能降低成本，还能减轻中小型企业的运维压力。根据中国人工智能产业发展报告，2024年，云端大模型部署的市场占有率已经达到65%，并且有望持续增长。
大模型的落地应用主要集中在教育、通信、能源、政府和金融等领域。根据最新行业数据，2024年第二季度和第三季度，教育和金融行业的大模型应用增长率分别达到35%和42%。
简当前，大模型的能力已经能够在多个行业中实现广泛应用，但进一步深度整合和优化依然需要更强大的模型能力，特别是在语义理解、自动化推理和多模态学习等方面。
根据2024年全球AI创新峰会的报告，未来5年，随着硬件性能的提升和算法优化，大模型的能力有望提升50%以上，从而解锁更多行业应用。
在过去的六到八周里，AI领域的投资逻辑发生了显著变化。特别是小型团队的崛起，给大模型的商业化带来了新的动力。Chetan Puttagunta（Benchmark Capital的投资者）指出，过去几年，资本主要集中在大规模的AI训练和硬件设施上，但现在，随着小型团队（2-5人）能够通过较低的资金开发新模型并与前沿模型竞争，资本的流向发生了根本变化。
小型团队的崛起得益于开源模型的快速发展，尤其是Meta推出的LLaMA系列。这些开源模型降低了进入门槛，小团队无需巨额投资和大规模计算资源，便能够快速赶上技术前沿。在这种趋势下，GPU资源的限制也大大减少，尤其是在测试时推理和计算方面，GPU资源不再是技术创新的瓶颈。
与此同时，风险投资开始关注那些资本效率高的小型模型团队，它们在特定领域展现出惊人的创新能力。
推理计算是AI发展的另一个重要趋势，尤其是在大模型的测试时计算和推理方面。Chetan表示，随着技术的进步，AI的核心计算范式正从预训练转向推理计算，即将模型的计算从训练阶段转向更具实时性的推理和应用。
这一转变不仅提高了计算效率，还降低了成本，使得小型团队能够在少量资金支持下，针对特定应用进行创新。
随着从预训练转向推理计算的趋势，AI行业的商业模式也在发生变化。测试时计算为AI模型提供了更加灵活的收入模型，与支出高度契合。
测试时计算不仅使得收入的生成和支出之间能够达到更好的平衡，还能让企业根据实际使用情况匹配成本，极大提高了财务可扩展性。这一转变使得大模型对于中小型企业而言更加可行，尤其是在提供定制化服务时，推理计算的优势更加突出。
三、推理计算的长期影响：
智算中心与算力服务商的应对策略
推理计算作为大模型发展的关键趋势，正在逐步改变AI行业的计算范式。相比于传统的预训练计算，推理计算专注于实时推理与应用场景的优化，从而显著降低了成本并提高了计算效率。
对于大规模数据中心和算力服务商而言，推理计算的普及不仅是技术上的转变，也是商业模式和服务模式的重大调整。本文将从智算中心和算力服务商的角度，深入分析推理计算对行业的长期影响及应对策略。
随着推理计算成为主流，智算中心（智能计算中心）的角色将发生深刻变化。传统的大型数据中心通常侧重于大规模的计算训练任务，依赖巨大的算力资源和高性能计算设备，如GPU和TPU。这种模式下，数据中心的主要目标是为客户提供高效的模型训练支持，处理庞大的数据集和复杂的计算任务。然而，推理计算专注于应用层面，主要解决的是实时计算和低延迟需求，这意味着对计算资源的需求更为精细化和场景化。
●资源需求变化：推理计算对硬件资源的要求相较于训练计算更加注重实时性和高效性，这要求智算中心的硬件配置更加灵活。大型GPU集群可能逐渐向更加高效、成本更低的小型化计算设备转变。云计算环境的灵活性将成为智算中心的一大优势。
●计算负载转移：推理计算将导致计算负载更加分散。训练计算通常需要集中处理大量数据，而推理计算则更多依赖于边缘计算和分布式计算，这意味着数据中心的工作模式将趋向去中心化，推动边缘计算和私有云的应用。
●业务模式调整：随着推理计算的兴起，智算中心需要向更加定制化、行业化的服务转型。传统的“卖硬件租赁”模式将逐渐被“按需计算”模式取代，智算中心需要在不同业务需求之间找到平衡点。
●灵活性与弹性：智算中心应考虑向更加灵活的计算资源配置转型，增加对推理计算的支持，提供高效的推理计算服务。这可能意味着加强对低延迟计算、容器化部署、边缘计算等技术的应用。
●行业细分：推理计算的应用场景丰富多样，尤其在金融、医疗、智能制造等行业有着巨大潜力。智算中心应根据不同领域的需求，提供定制化的服务解决方案，并加强与行业垂直领域的合作。
算力服务商，尤其是云计算平台和AI硬件提供商，面临着推理计算带来的挑战和机遇。传统的算力服务商主要提供高性能计算平台，满足客户的大规模模型训练需求。但随着推理计算的兴起，这一市场结构正在发生变化。推理计算不仅对硬件要求更为精细，还对服务模式和收入模型提出了新的要求。
●硬件需求变化：训练计算依赖高性能计算单元，如GPU和TPU，但推理计算更多依赖于优化后的硬件，FPGA、ASIC等，尤其是在低功耗和高实时性方面。算力服务商可能面临硬件产品线需要调整的局面，从传统的高性能计算硬件向推理专用硬件的转型。
●计算资源分配：推理计算对资源的实时性要求更高，因此，算力服务商需要提供更加精细化的资源调度和分配方案。这将对现有的基础设施和运营模式提出挑战，尤其是在云平台的弹性资源管理上。
●收入模式变化：传统上，算力服务商通过按小时计费的方式提供计算资源，尤其是GPU等高端计算设备。然而，推理计算更加注重按需、低延迟的计算服务，这可能促使算力服务商转向更加多元化的收费模式，如基于流量、计算时长或推理次数的计费方式。
●优化硬件产品线：算力服务商需要跟进推理计算的发展趋势，提供专门针对推理计算优化的硬件产品，尤其是在低功耗和高实时性方面。例如，推出基于FPGA和ASIC的专用推理计算硬件，以满足高效、低延迟的需求。
●服务模式创新：推理计算的商业模式更加灵活，算力服务商可以考虑推出按需服务、分布式计算等创新服务。这将帮助客户在不需要大量基础设施投资的情况下，灵活地获取推理计算能力。
●行业化服务：算力服务商可以通过深入各个行业（如金融、医疗、智能交通等），提供更加行业化的推理计算解决方案，提升服务附加值。
推理计算不仅仅是技术上的变革，更是整个AI产业生态的一次深刻重塑。从大规模数据中心到小型团队，从高资本密集型的硬件设施到更加灵活、分散的计算服务，推理计算将在多个层面推动行业创新和竞争格局的变化。
●技术创新加速：推理计算要求硬件和算法的密切配合，这将推动硬件、软件和云平台服务的协同创新，推动AI产业更加注重优化计算资源的配置，提升算力的利用效率。
●市场竞争格局变化：随着推理计算的崛起，云计算平台、AI硬件提供商、以及传统IT基础设施公司可能会面临激烈的市场竞争。小型创新团队和新兴技术公司将在推理计算领域展现出更强的创新能力，这可能会挑战传统大型数据中心和算力服务商的市场地位。
●跨界合作与技术融合：为了应对推理计算带来的技术和市场变化，智算中心和算力服务商需要加强与硬件厂商、AI算法公司、云服务平台等的跨界合作，推动技术融合，打造完整的推理计算生态。
●敏捷应对市场变化：由于推理计算的快速发展，市场需求可能会出现快速变化。算力服务商和智算中心需要保持敏捷的市场响应能力，及时调整产品和服务，抓住新兴应用场景的机会。
推理计算的崛起，将为智算中心和算力服务商带来一场深刻的技术与商业模式的革命。随着推理计算的逐步普及和优化，行业玩家需要迅速适应这种新的计算范式，调整自己的硬件、服务模式和市场策略。未来，能够在推理计算上实现技术创新、成本控制和业务转型的公司，将在AI行业的竞争中占据领先地位。
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