据@godofprompt报道，OpenAI的o1模型证明，通过在推理阶段让模型“思考更久”，可以显著提升AI智能水平，而不是仅依靠扩大训练规模（来源：Twitter，2026年1月15日）。DeepSeek、谷歌和Anthropic等顶级AI公司也正纷纷转向推理计算优化，将更多资源投入到推理时的性能提升。这一行业趋势标志着从以训练规模为主的“训练大战”转向以推理效率为核心的“推理大战”。这一变革为推理优化工具、专用推理硬件和降低单次调用成本的服务带来了全新商机。

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。

据DeepLearning.AI报道，独立实验室Artificial Analysis发现，评估OpenAI o1等先进链式思维推理模型的成本正在迅速上升，令资金有限的AI研究者难以承受。在七个主流推理基准测试中，OpenAI o1共消耗了4400万tokens，成本高达2767美元。这一趋势对学术界和中小型企业构成重大挑战，可能限制AI基准测试的开放性和包容性，仅剩资本雄厚的机构能够持续参与（来源：DeepLearning.AI，2025年6月18日）。