模型参数竞赛正让位给更隐蔽的战场。当GPT-4、Claude们把参数量推向万亿级，一个被忽视的事实浮现：推理阶段的系统效率，正在成为真正的卡脖子环节。
训练是一次性成本，推理是持续性消耗。每生成一个token，GPU就要跑一轮前向传播。用户量爆炸时，延迟和成本曲线陡峭上升。模型再强，推理系统撑不住就是白搭。
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这解释了为什么头部公司疯狂投入底层优化——从量化压缩到投机解码，从动态批处理到专用芯片。下一代护城河，可能不在模型权重里，而在谁能把推理成本压到最低。
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