AI行业正在经历一次静默的范式转移：价值捕获点正从"训练室"转向"推理场"。Eric Jang的最新观察直指一个被低估的事实——随着Thinking models（如OpenAI o1/o3类）普及，未来几年推理计算需求将呈现"staggering"（惊人）增长，单次查询成本可能激增10-100倍。这不是参数竞赛的延续，而是计算范式的根本重构。
成本结构的重塑：Thinking models通过延长推理时间（Test-time compute scaling）换取性能提升，本质上是用算力换智能。这意味着AI从"快思考"工具变成"慢思考"代理，商业模式随之剧变——SaaS订阅制可能走向"Agent-as-a-Service"按任务结果付费，企业毛利率将承受巨大压力。谁能承受高昂的推理成本，谁才能留在牌桌上。
硬件市场的洗牌：当行业重心转向推理，NVIDIA的通用GPU不再是唯一答案。Google TPU、Amazon Trainium等专用芯片（ASICs）在推理效率上的优势将凸显，数据中心建设逻辑从"堆砌算力"变为"优化吞吐量"。更关键的是，电力与散热等物理约束将成为推理scaling的硬天花板，液冷基础设施和边缘计算迎来爆发窗口。
投资逻辑的切换：市场不能再单纯追逐模型参数规模，而要关注"推理效率"——谁能在KV-cache优化、模型蒸馏、投机解码（Speculative decoding）上建立护城河，谁就能在重运营时代存活。这对AI应用公司尤为残酷：无法承担推理成本的初创企业，将被迫接受云厂商的"算力-模型"捆绑协议，丧失独立性。
这不是渐进式演进，而是商业模式的强制重启。当AI agents开始执行需要多步骤、长周期的复杂任务时，“高成本换高智能"将成为行业新常态。对投资者而言，下一个风口不再是训练集群，而是推理优化技术与能源基础设施——因为算力饥渴的背后，是电力饥渴。
本文由 AI 辅助生成，仅供参考。