AI推理模型引领潮流，算力需求飙升百倍

　　AI领域正经历重大变革，传统大型语言模型（LLM）逐渐让位于更强大且更耗资源的推理模型和AI代理。科技巨头正扩建AI数据中心，以应对算力需求的激增。

　　自OpenAI推出推理模型o1以来，多家企业跟进，推出自家推理模型。OpenAI更宣布将全面投入推理模型开发。据NVIDIA透露，AI推理模型消耗的算力资源比一般LLM多出百倍以上。

　　这是因为推理模型在回答问题时，需花费较长时间进行“思维链”对话，且生成的文字数量与算力消耗成正比。此外，结合深度研究功能时，算力需求进一步上升。

　　尽管DeepSeek宣称其R1模型训练成本大幅降低，但推理模型的普及化将推动整体算力需求大幅上升。DeepSeek的开源策略也鼓励更多企业使用，预期普及范围将更广。

　　多家车厂已计划将DeepSeek模型整合至车载系统，腾讯旗下通讯App微信的AI查找功能也已测试导入R1。

　　为满足算力需求，Google、微软和Meta在2025年的资本支出高达2150亿美元，年增45%，主要用于AI数据中心。