根据推特用户God of Prompt（@godofprompt）的分析，AI模型部署的经济模式发生了根本转变。通过延长推理时间，小型模型（如70亿参数模型）能够达到GPT-4级别的智能，同时大幅降低成本。GPT-4的训练成本超过1亿美元，而每次复杂推理的成本约为0.10美元。企业通过优化推理时间，可以用更少的预算部署高效且智能的AI模型，为各行业带来可扩展和经济高效的AI商业解决方案（来源：@godofprompt，Twitter，2026年1月15日）。

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。

根据@krea_ai在推特发布的信息，2025年旧金山Infra Talks活动将由Chroma CTO (@HammadTime) 和 Krea CTO (@asciidiego) 主讲，重点讨论AI GPU基础设施，包括分布式训练、提升GPU利用率、加速推理路径及强化学习高并发系统的架构。活动面向AI基础设施、系统工程和后端开发领域专业人士，旨在分享如何高效管理GPU集群、优化模型推理速度，并支持大规模AI部署的实用经验和商业机会。（来源：@krea_ai，Twitter，2025年11月14日）