随着科技巨头们在AI领域的一系列大动作，AI大模型的竞争焦点正从训练转向推理。去年以来，各大科技公司纷纷推出新的AI推理模型和技术。OpenAI推出了O1推理模型，Anthropic发布了依赖推理能力的“Computer Use”功能，DeepSeek R1推理模型也引起了全球关注。英伟达更是在GTC大会上展示了首款推理模型和首个推理软件。这些动态表明，AI大模型的竞争焦点正在发生变化。

  • 训练与推理的区别：训练是指通过大量数据来调整模型参数，使其能够做出准确预测的过程。而推理则是利用已经训练好的模型对新数据进行预测或决策。随着模型变得越来越复杂，推理的需求也在迅速增长。

  • 推理的重要性：推理是AI应用的核心，它决定了模型在实际场景中的表现。高效的推理可以显著提升用户体验，降低运营成本，并推动AI技术的广泛应用。

巴克莱报告指出，AI推理的计算需求将迅速提升，预计占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至可能超过训练计算需求的4.5倍。英伟达创始人黄仁勋预测，推理所需的算力需求将轻松超过去年估计的100倍。

在DeepSeek出现之前，AI大模型的部署和训练面临诸多难题。一方面，需要大量资金和大规模算力支持，中小企业难以自建生态进行大模型开发；另一方面，AI大模型闭源带来了部署和使用的高门槛，限制了其广泛应用。DeepSeek通过大规模跨节点专家并行模式，利用强化学习减少人工依赖和数据缺失问题，并通过全面开源的方式，将AI推理资源池成本降到百卡/千卡范围，大大降低了行业用户环境中的部署和使用成本。短短两个月内，国内外各行各业纷纷接入DeepSeek，用于业务提效和AI应用创新，推动了端侧AI的爆发与普及，加速了AI格局向大规模推理转变。

💡 为什么边缘计算能C位出道？

想象一下：云端AI就像市中心的大超市，而边缘计算则是你家楼下的便利店。当AI推理需要“随叫随到”时，谁更快更方便呢？

  • 边缘计算的概念：边缘计算是一种分布式计算架构，将数据处理任务从中心服务器转移到网络的边缘设备上，如智能手机、传感器等。这样可以减少数据传输延迟，提高响应速度，并降低带宽需求。

  • 边缘计算的优势：

    • 低延迟：数据处理在本地进行，减少了数据传输的时间，提高了响应速度。

    • 低成本：通过分布式计算集群，可以降低硬件和运营成本，使得中小企业也能负担得起高性能的AI推理服务。

    • 高安全性：数据在本地处理，减少了在网络中传输的风险，提高了数据的安全性。

    • 灵活性：模型的优化和升级变得更加简便，无需频繁更换设备，提高了系统的灵活性和可扩展性。

速度开挂

语音助手的反应速度从“等电梯”变成“秒回微信”。边缘计算能够显著减少数据传输时间，提高响应速度。例如，某银行用边缘AI处理客户咨询，响应速度提升了5倍，每年省下了3台服务器的电费！

成本暴降

DeepSeek用分布式计算集群把千卡成本打下来，就像拼多多版AI推理。这使得中小企业也能负担得起高性能的AI推理服务。通过这种方式，企业可以节省大量的硬件和运营成本，实现更高的经济效益。

安全加倍

数据不用长途跋涉，家门口就能处理。边缘计算减少了数据在网络中传输的风险，提高了数据的安全性。这对于涉及敏感信息的行业尤为重要，如金融、医疗等。

灵活升级

模型迭代就像手机系统更新，再也不用换硬件。边缘计算使模型的优化和升级变得更加简便，无需频繁更换设备。这不仅节省了时间和成本，还提高了系统的灵活性和可扩展性。

🛠️ 科技巨头们的“军备竞赛”

现在入局的玩家主要分为三大门派：

【硬件派】

  • 苹果A18芯片：让Siri在手机端运行大模型

  • 高通机器人芯片：给机械臂装上“本地大脑”

  • 国科微边缘芯片：能跑十亿参数的“口袋超算”

理论说明：

  • 硬件的重要性：强大的硬件支持是边缘计算的基础。高性能的芯片可以在终端设备上高效运行复杂的AI模型，提供快速响应和高精度的推理结果。

  • 应用场景：这些硬件解决方案广泛应用于智能手机、智能家居、工业自动化等领域，为用户提供更加智能和便捷的服务。

【平台派】

  • 阿里边缘容器云：AI应用开发像搭乐高

  • 腾讯边缘计算平台：提供高效的Serverless GPU服务，让开发者轻松构建高性能AI应用

  • 英特尔锐炫方案：推理速度直接起飞

理论说明：

  • 平台的作用：边缘计算平台为开发者提供了便捷的工具和服务，简化了AI应用的开发和部署过程。这些平台通常提供丰富的API和SDK，支持多种编程语言和框架，使得开发者可以快速构建和部署AI应用。

  • 应用场景：这些平台广泛应用于物联网、智慧城市、自动驾驶等领域，为各种应用场景提供了强大的技术支持。

【生态派】

  • DeepSeek开源全家桶：百卡就能建推理资源池

  • Arm边缘计算平台：万物皆可AI化

开源和开放平台促进了AI技术的普及和应用，使得更多的企业和个人能够参与到AI的开发和创新中来。通过共建共享，形成了一个繁荣的AI生态系统。这些生态解决方案广泛应用于教育、科研、创业等领域，为各行各业提供了强大的技术支持和创新动力。

💡【省心锐评】

边缘推理正在重演安卓逆袭剧本，未来战场在"三围"：成本砍半、延迟压到眨眼1/10时间、吞吐量撑爆数据管道。开源生态就是这场战争的弹药库