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推动这一结构性转变的关键因素包含三个层面。首先，模型部署规模呈指数级扩大。单个成功的基础模型将被集成到成千上万个不同的产品与服务中，其日调用量可达数百亿次，这意味着每单位训练算力将对应产生数百倍的推理算力需求。其次，轻量化模型技术（如模型压缩、量化）的成熟，大幅降低了单次推理的算力与成本，使得在同等预算下部署和运行更复杂的模型成为可能，从而进一步刺激了推理需求的释放。最后，应用范式正从“预训练+微调”转向“基础模型+即时推理”，个性化、实时交互与多模态理解成为标配，这直接推高了推理的频次与复杂度。IDC 与浪潮信息在 2025 年《中国人工智能计算力发展评估报告》中印证了这一趋势，预计中国人工智能服务器工作负载预测推理占比将从 2024 年的 65%提升至 2028年的 73%。
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