日前，多家大模型厂商相继调整API定价，推理侧的价格竞争持续升温。表面看是市场份额之争，实质上是推理算力成本的较量。当模型参数从百亿级迈向千亿、万亿级，单次推理的算力开销被成倍放大，谁能把单位token的成本压下来，谁就在价格战中有更大的腾挪空间。于是，一场围绕算力账本的"降本工程"在头部厂商之间展开。
第一招是架构层面的优化。DeepSeek系列采用的MoE（混合专家）架构是典型代表：通过稀疏激活，让每次推理只调用部分专家网络，在保持模型总参数规模的同时显著降低单次计算量。DeepSeek此前公开的技术细节显示，其训练和推理效率的提升很大程度来自MoE设计、FP8混合精度训练以及通信优化。类似思路在通义千问Qwen系列、豆包等产品中也有体现，稀疏化正成为大模型降本的主流路径。
第二招是推理引擎与显存管理。长文本和多轮对话场景下，KV Cache会占用大量显存，成为吞吐瓶颈。业界广泛采用PagedAttention类方案对KV Cache进行分页管理，配合连续批处理（continuous batching）提升GPU利用率；量化方面，INT8、FP8乃至更低比特的权重量化在推理部署中逐步落地，用精度的小幅损失换取显存占用和带宽压力的明显下降。这些工程手段不改变模型本身，却能实实在在降低每token的算力消耗。
第三招是算力采购与调度策略。面对供给约束，头部厂商一方面自建或包用智算集群，把长期成本锁定；另一方面通过混合部署，把不同优先级的请求分配到不同架构的算力池。例如把对延迟敏感的实时对话放在高性能卡上，把离线批处理任务放到国产卡或闲时算力上，用调度而非硬件升级来挖潜。部分厂商还在探索"推理专用集群"，针对高并发场景优化网络拓扑和批处理策略。
值得注意的是，降本并不等于无脑压缩。推理成本里还有一类隐性开销：模型路由、内容安全审核、多模态预处理等环节都会消耗算力。多模态模型尤其如此，图像和视频的编码解码开销不容忽视。因此，厂商的算力账本正在从"单卡算力"细化到"端到端每请求成本"，把预处理、推理、后处理全链路纳入优化范围。
对行业而言，推理成本战的直接后果是应用门槛下降。智能客服、文档处理、代码助手、教育辅导等场景的调用量随之上升，反过来又推动厂商进一步优化算力效率，形成正循环。但也应看到，过度低价可能挤压研发投入，如何在成本、性能与服务质量之间取得平衡，仍是从业者需要回答的问题。算力账本上的每一个小数点，最终都会体现在产品的价格与体验里。
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