AI推理成本成为新竞争维度：从拼峰值算力转向拼每Token成本

业内判断，解码环节本质是内存搬运密集型任务，每生成一个Token都要反复搬运模型权重与KV缓存数据，这正是孤立堆叠算力难以解决的瓶颈；单纯增加GPU数量可以降低单次延迟，但会推高功耗、网络复杂度与单位服务成本，偏重批处理则能提高吞吐却让交互变慢。

竞争指标因此从峰值算力转向任务完成效率，低延迟从“体验加分项”变成新业务能否成立的前提。

对应的技术路线包括存算协同、近存计算、先进封装与更高带宽的互联协议，目标是在保持完整模型能力的同时压低单次推理成本。

对投资与产业布局的启示是：算力基础设施的估值逻辑需要从“卡数”转向“有效Token产出/每瓦”，这也是近期海外市场重新给AI资产定价的核心分歧点。