近期 AI 领袖言论与市场信号显示，推理阶段的效率优化正成为下一阶段竞争焦点。Sam Altman 等曾指出，2026 年将是科学发现落地窗口，而实际部署中，推理成本与延迟仍是瓶颈。NVIDIA 等芯片厂商持续迭代低功耗推理方案，部分企业已将月度 AI 工具支出纳入严格配额管理。
对比过去两年以训练为主的军备竞赛，如今头部玩家更注重推理优化。OpenAI 与 Anthropic 的企业 API 调用中，推理占比已超 70%，而早期训练重度依赖正逐步转向边缘与混合部署。微软近期开发者大会虽聚焦个人代理，但背后同样强调安全、可控的推理框架。反观中国实验室，成本优势正推动垂直场景快速验证。
根本驱动力在于资本开支压力与 ROI 验证需求。大厂已从“烧钱训模型”转向“精算用模型”，谁能在推理吞吐与能耗上领先，谁就能在企业级落地中建立护城河。
未来 6-12 个月，关键看推理专用芯片与软件栈的成熟度。若效率提升超预期，代理规模化采用将加速；若瓶颈持续，垂直玩家或借开源路径分流需求。
信源：https://www.bloomberg.com/news/videos/2026-06-04/the-china-show-6-4-2026-video
