根据推特用户God of Prompt的观点，AI行业正从依赖大规模模型和数据集的传统路径，转向开发更智能的推理策略，使小模型能够实现更深入的推理能力。推理时计算资源的动态扩展（test-time compute scaling）让昂贵的大规模训练逐渐失去优势。对于企业而言，这一趋势带来了通过优化推理流程、降低基础设施成本、快速部署高性能AI应用的商业机会。AI智能的核心正在从模型规模转向推理效率和灵活性（来源：@godofprompt，推特，2026年1月15日）。