算力競爭正在悄悄改變。



我們看到的是一個清晰的趨勢轉換——從訓練驅動向推理驅動的跨越。接下來幾年裡,全球算力市場會經歷什麼樣的變化?聽聽行業的集體預判。

**需求側的三個轉變**

智能算力爆炸式增長是大前提。2025到2027年這三年,全球算力複合增速預計在45%-55%之間——這是個什麼概念?等到2028年後增速會降到20%-30%,但此時基數已經巨大到難以想像。更關鍵的是,2028年前後推理算力規模將首次超越訓練算力,成為真正的主流需求。

這背後是什麼?多模態大模型已成標配,AI手機、AIPC、車規級AI晶片正在密集落地。算力不再只集中在雲端資料中心,而是向邊緣和終端大規模擴散,雲-邊-端三位一體的分散式體系正在形成。

有意思的是成本結構也在變。尖端模型訓練的絕對投入還在上升,但模型壓縮、量化技術日漸成熟,開源生態也在快速完善,這讓單位任務的相對成本在快速下降。換句話說,算力正在從高冷奢侈品向普惠工具轉變。

**技術路線已經明確**

晶片架構在變:從CPU一家獨大,過渡到CPU+GPU+AI加速器(NPU/TPU/ASIC)的多元異構時代。資料中心的樣子也在變,液冷集群和模組化機櫃正成為新一代AI基礎設施的標配。單個機櫃的功率密度和能效比能有多大提升?那是前所未有的量級。

底層邏輯很簡單:異構融合提升效率、綠色集約降低成本、泛在協同實現無處不在的計算能力。這三個方向會主導接下來的技術演進。

**雙重挑戰擺在眼前**

但現實沒那麼簡單。成本和安全是兩條硬約束。一邊是無限擴張的計算需求,一邊是電費、散熱、安全合規的多重壓力。國家層面的算力競爭會更加白熱化,企業層面也不例外。誰能在成本和安全間找到平衡點,誰就能在下一輪算力競賽中勝出。
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SybilAttackVictimvip
· 01-10 12:35
推理算力超越訓練算力這事兒,感覺就是AI終於要從實驗室跑到生活裡了
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Gas_FeeNightmarevip
· 01-10 09:03
推理算力要反超訓練了?有意思,這下雲端資料中心的暴利日子可能要到頭了。到時候誰的邊緣計算能力強誰就是爹
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SleepyValidatorvip
· 01-08 15:58
推理算力超越訓練算力,這下邊緣計算真的要起飛了啊
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DYORMastervip
· 01-08 15:58
2028年推理超訓練?我賭這事兒會提前,邊緣計算那塊早就在瘋狂內卷了
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跑路预言家vip
· 01-08 15:50
推理算力超越訓練算力?聽起來不錯,但電費和散熱這兩座大山真的能翻過去嗎
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Gas Banditvip
· 01-08 15:47
推理算力要反超訓練了?這下好玩,邊緣計算真的要起飛了嗎,還是又是一波PPT革命
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MerkleTreeHuggervip
· 01-08 15:42
推理算力2028年要反超訓練了?這得多少電費啊...液冷集群聽著酷但國內能真落地的有幾家?
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