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）。

据God of Prompt推特消息，专家混合（Mixture of Experts, MoE）模型架构通过训练数百个专门的专家模型，并由路由网络动态选择激活少数专家，实现了AI模型的高效扩展。每次输入仅激活2-8个专家，大部分专家保持休眠状态，使AI系统以十亿参数的计算成本实现万亿参数的能力。这一架构为企业提供了高扩展性、低成本的AI解决方案，推动自然语言处理和生成式AI技术的商业落地（来源：God of Prompt，2026年1月3日）。

据DeepLearning.AI报道，Moonshot AI推出了Kimi K2 Thinking和Kimi K2 Thinking Turbo两款大模型。这些模型采用推理与工具调用交替的方式，在复杂多步骤任务中进行数百次调用，性能超越其他开源大语言模型。Kimi系列基于万亿参数专家混合架构，并以INT4精度微调，实现了强大的智能体表现，同时支持低成本硬件运行。这一创新为企业在高效自动化与智能体应用领域带来了新的商业机会（来源：DeepLearning.AI，2025年11月22日）。