语言模型推理经济学：为何当前扩展方法遭遇瓶颈
talkingdev • 2025-06-20
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首份关于大语言模型（LLM）服务经济学的综合模型揭示，随着AI公司竞相部署高token消耗的推理模型和智能体，当前扩展推理能力的方法比预期更快遭遇瓶颈。研究发现，网络延迟而非带宽成为主要瓶颈，阻碍了公司通过简单增加GPU数量来提升容量。在供应商努力应对激增需求的同时，诸如推测性解码（speculative decoding）等算法突破持续重塑经济格局——该技术能以零额外成本实现速度翻倍。这一发现对AI基础设施建设和成本优化具有重大意义，尤其当行业面临推理需求指数级增长时，传统硬件扩展策略已显现局限性。