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百度副总裁石清华表示，AI算力的重心正在从训练侧向推理侧迁移，汽车行业正加速迈入“全量推理时代”。主办方供图

中国青年报客户端讯（中青报·中青网记者 张真齐）4月11日，在北京举行的智能电动汽车发展高层论坛（2026）上，百度副总裁石清华表示，AI算力的重心正在从训练侧向推理侧迁移，汽车行业正加速迈入“全量推理时代”。他判断，未来AI推理带来的算力增量占比将超过80%，企业需要重新思考算力的定位——不应视为研发成本，而应看作支撑用户体验的核心生产资源。

石清华提出三大驱动力正在加速这一变革。其一，企业内部智能化正在重塑研发、制造与营销全链条。某车企部署百度大模型平台后，半年内开发超6000个智能体，覆盖10万以上用户，研发效率提升明显。其二，“氛围编程”在2026年成为主流，AI可自动生成代码、完成电子控制单元参数调校，整体研发效率最高提升23%。其三，智能座舱中由AI实时生成的个性化交互界面，将推理需求直接推向终端用户。

行业数据显示，到2026年，推理带来的算力增量占比将达到三分之二。斯坦福2025人工智能指数报告显示，达到GPT-3.5同等性能的推理成本两年内减少到原来的二百八十分之一。需求爆发与成本骤降叠加，为AI规模化应用铺平了道路。

石清华指出，智能座舱是推理需求最前沿的战场，但也带来了商业悖论：车企长期按BOM核算成本，每个零部件装上车即形成固定支出；但座舱AI推理费用随用户使用量持续增长，功能越受欢迎、用户调用量越大，企业反而越亏损。他认为，企业需要通过高价值的产品服务和商业模式创新，让用户真正为“智能价值”买单，将AI能力转化为可持续的盈利点。

在产品侧，百度已发布P900天池超节点，单柜可支撑万亿参数模型部署；即将发布的昆仑芯M100专用推理芯片则针对大规模推理场景深度优化。在战略侧，石清华建议车企“储算力、建平台、治数据”，用国产算力应对推理增量，尽早搭建大模型平台，构建高质量数据集。

来源：中国青年报客户端