近日，大模型行业的竞争重心正加速从训练侧转向推理侧。随着DeepSeek、千问、豆包、Kimi、智谱清言等产品在办公、编程、客服、搜索等场景的调用量持续攀升，推理算力的需求增速已经超过训练算力，成为云厂商和芯片公司争夺的核心市场。多家厂商在近期的技术分享中提到，推理成本在整体AI支出中的占比明显上升，如何在保证效果的前提下压低单位token成本，成为当下最现实的工程课题。
成本压力的直接体现是价格。近期多个大模型平台调整了API定价策略，通过分层计费、缓存命中折扣、批量推理优惠等方式降低高频调用客户的成本。背后的支撑是推理侧的一系列优化：更激进的量化方案、更高效的注意力算子、以及针对长上下文场景的显存管理策略。有技术团队表示，通过算子融合和KV Cache优化，同等硬件条件下的推理吞吐可以获得数倍提升，这类优化对成本的改善往往比单纯堆卡更直接。
硬件侧的关注点也随之变化。训练场景看重算力和互联带宽，推理场景则更看重显存容量、显存带宽和能效比。近期国产芯片厂商在新品发布中，普遍强化了对推理场景的支持，包括对低精度格式的适配、对主流推理框架的兼容，以及针对MoE（混合专家）结构的调度优化。由于DeepSeek等模型广泛采用MoE架构，如何在专家并行和负载均衡上做文章，成为芯片与模型协同优化的重点方向。
调度层面的竞争同样激烈。推理请求的到达具有明显的波峰波谷特征，单一集群在不同时段的负载差异很大。近期一些云平台开始采用训练与推理混合部署的方式，把闲时的训练算力用于承接推理流量，或反过来把推理集群的空闲资源投入微调任务，以提升整体利用率。这类混合调度的难点在于资源隔离和时延保障，但对拥有大规模自有算力的厂商而言，收益相当可观。
成本战也在改变模型公司的策略。为了降低对单一硬件的依赖，多家厂商在推理侧同时适配多种芯片平台，并通过统一的推理框架屏蔽底层差异。部分公司开始把轻量模型下沉到端侧或边缘节点，把复杂推理留在云端，形成端云协同的算力分层。豆包、Kimi等产品在移动端的表现，很大程度上取决于端侧算力与云端调度的配合效率。
从行业趋势看，推理算力的竞争最终会落到三个指标上：单位token的电力与硬件成本、首token时延和吞吐稳定性。谁能在这三项上形成系统性优势，谁就更容易在价格战中保持毛利。当前行业仍处于跑马圈地阶段，价格下探尚未见底，但已有厂商开始强调“有效推理算力”而非单纯规模。可以预见，未来一段时间，推理侧的工程优化能力将比模型参数规模更能拉开厂商之间的差距。
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