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　　此前行业过度聚焦训练算力，砸重金用数万张芯片训练大模型，却忽视AI落地关键在推理ChatGPT每日5亿次用户提问、工厂测次品、医院看CT、手机当翻译等场景，均需依赖推理算力，未来这类需求或暴增1万倍。

　　他强调，训练与推理的算力需求本质相悖：训练需暴力计算与高精度，不惜成本；推理则追求快、省、稳，需0.1秒内出结果，适配手机、工厂设备等终端。强行“训推一体”只会浪费资源，而

　　周鸿祎认为，推理芯片门槛低于训练芯片，无需攻克全能难题，更侧重极致优化，对中国而言是弯道超车的机遇。

　　抓住推理算力，才能让AI深入千行百业，从“能读清华”的知识积累阶段，迈向“真正赚大钱”的产业价值释放阶段。