据@godofprompt报道，OpenAI的O1模型表明，通过增加推理时的计算量，而非简单扩大模型规模，可以显著提升模型智能（来源：@godofprompt, https://x.com/godofprompt/status/2011722597797675455）。DeepSeek、谷歌和Anthropic等主要AI公司也正在将重心转向测试时计算，显示行业正从“训练大战”转向“推理大战”。这一趋势为企业开发高效推理平台和优化基础设施带来全新商机，有望推动AI商业化部署创新、降低运营成本并实现更大规模应用。

根据God of Prompt的观点，采用模块化、可组合的AI模型架构可将训练和推理成本降低5-10倍，并加快迭代速度，为企业AI开发带来更高灵活性。但这种方法也带来实现复杂度增加、训练时需负载均衡及显存需求更高等挑战。对于大多数商业应用来说，成本和速度优势明显，值得AI团队在追求规模化和快速部署时考虑采用（来源：God of Prompt，Twitter，2026年1月3日）。

据Andrej Karpathy透露，Llama 1B大模型现已实现单一CUDA内核的batch-one推理，消除了以往多内核顺序执行带来的同步边界（来源：@karpathy，Twitter，2025年5月27日）。这种优化极大提升了计算与内存的协同效率，显著降低了AI推理延迟。对AI企业与开发者而言，这一突破为大语言模型GPU部署带来更高性能与更低成本，加速了实时AI应用的落地。行业参与者可利用该技术优化AI生产流程，提升市场竞争力，并拓展边缘与云端AI应用场景。