今天分享的是：算力重构：从模型训练迈向推理主导的新时代
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算力重构：从模型训练迈向推理主导的新时代核心总结
当前AI算力格局正发生根本性转变，行业由模型训练主导阶段迈入推理主导的增长新周期。大模型训练数据量增长放缓、边际效益递减，训练算力转向精细化发展；而大模型能力全面超越人类基准、应用边界持续拓展，叠加推理成本因技术优化大幅下降，直接推动推理算力需求爆发，算力结构持续向推理侧倾斜。多模态交互带来推理密度指数级提升，Agent智能体普及引发推理任务爆发式增长，成为推理算力非线性扩张的核心动力。
Agent时代的到来，重构了底层算力架构与云服务模式。硬件层面，CPU价值重估，从调度角色转为核心执行载体，成为处理分支化任务、承载海量KV-Cache的最优选择，推动服务器向多核、大内存方向升级；GPU性能瓶颈从算力峰值转向显存带宽，长上下文推理场景下的显存资源成为关键限制。云服务层面，商业模式从传统资源租赁向MaaS与Agent编排范式跃迁，竞争核心从算力规模转向工具链生态构建，云厂商逐步转型为智能体生态集成商。
AI推理时代也催生存储架构革新，算力中心核心挑战从算力供给转向存储与带宽效率。KV缓存对存储体系提出新要求，传统分层存储难以适配需求，英伟达推出ICMS AI原生存储平台，新增G3.5闪存层优化KV缓存管理，依托DPU实现大容量与高速传输，并推进SCADA计划提升存储效率。同时，cuDF、cuVS等数据加速库广泛应用，GPU数据库技术快速发展，有效降低AI推理与数据处理成本，推动AI基础设施向更高效、低成本的方向演进。
整体来看，AI产业正完成从训练到推理的重心转移，算力、硬件、云服务与存储全链条协同重构，适配多模态与Agent时代的全新需求，开启AI算力发展的新阶段。
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