训练与推理：AI芯片的两条路
一、一场看得见的战争
你天天用的豆包、DeepSeek、Kimi，背后其实有两类芯片在默默干活。
训练芯片，好比老师，用海量数据把模型灌熟。
推理芯片，好比考场，随时回答用户的问题。
资本市场过去两年盯着训练芯片——GPU（图形处理器）是黄金，英伟达成了新图腾。但你有没有发现？训练只是一次次砸钱买门票，而推理才是日复一日的电费账单。谁能把推理成本砍下来，谁才是真正的赢家。
换句话说：训练是“造神”，推理是“落地”。造神惊艳一时，但要让神明天天在街上给你搬砖，你得先算账。
二、训练芯片：巨头的城墙
训练的逻辑很简单：你要教会模型识别猫狗，必须喂它几百万张图片，让它不断调参数，不断迭代。
这活儿，极度烧钱、极度耗算力。于是 GPU、TPU（张量处理单元，Google 自研芯片）这样的“通用武器”成了标配。
代表选手 ：英伟达 H100/B200（数据中心 GPU），Google TPU v5p（训练芯片）。
核心需求 ：显存大、互联快，能撑得住几千亿参数的同步计算。
核心特征： 资本开支 CAPEX（Capital Expenditure，资本性支出），一次性买入，越狠越好。
虽然公开报告罕有“训练 vs 推理”的详细分割，但从行业趋势看，2023 年训练大约占据数据中心 AI 芯片算力的 60–70%，推理约为 30–40%；到 2025 年，推理可能增长到 50–60%，训练回落至 40–50% 。
注：这里的数据口径是算力/能耗占比，而不是芯片收入。训练和推理在收入上暂无权威拆分。
这种结构性转变意味着：训练可能建造了 AI 的“基础设施”，但推理正在成为绝大多数「算力消费」的主力。
三、推理芯片：大众的入口
别以为训练完就大功告成。模型上线，每一次调用都是推理。你问一句话，它就要算一大串矩阵。百万用户同时在线？那就是千万次推理。
推理要什么？
快 ：用户不能等你十秒钟才出答案。
省 ：电费不能比营收还高。
稳 ：每天 24 小时不停歇。
于是 ASIC（专用集成电路）上场了。它是为推理场景定制的，不讲花哨，只讲效率。AWS（亚马逊云服务）有 Inferentia，Meta 推出 MTIA（Meta 推理加速器），Groq、d-Matrix 这些新创厂商更是主打“能效比秒杀 GPU”。
市场变化更直观：根据 MarketsandMarkets（国际市场研究机构）的预测，2025 年全球 AI 推理整体市场规模将达约 1061 亿美元，到 2030 年有望突破 2500 亿美元，CAGR（年复合增长率）约 19–20% 。
注：该口径为 AI 推理整体市场，涵盖芯片、内存、网络、软件等投入，不仅限于芯片收入。
推理不是一次性买卖，而是“长尾需求”——只要用户还在调用，推理就永远存在。
四、本质的区别：老师 vs 考生，CAPEX vs OPEX
一句话总结：
训练芯片 = 老师，重在培养学生。
推理芯片 = 考生，重在天天答题。
训练是一次性投入，推理是长期账单。资本机构更看重谁能降低推理成本，因为它决定了应用能否普及。
现实例子：一个千亿参数的大模型，训练一次可能烧掉几千万美元。相比之下，推理不是一次性支出，而是每天几亿次调用、年复一年的电费账单。
所以别再被 GPU 的神话迷住。训练端英伟达固若金汤，但推理端，它并不是唯一答案。
五、为什么推理芯片是下一个风口？
（1）数据：推理量爆炸
英国《金融时报》报道：到 2025 年底，全球数据中心 > 75% 的算力与能耗将用于推理。
巴克莱研究也指出：到 2026 年，推理相关资本支出接近 1200 亿美元 ，而且增长势头还将持续。
（2）应用场景广泛
云端 ：豆包、DeepSeek、Kimi 等大模型应用，每一次对话、每一次搜索背后都是推理。
边缘 ：IDC 预测，到 2027 年商用 PC 中 AI PC 占比约 60% ；Counterpoint 预测，GenAI 手机渗透率 2027 年约 40–45% ，到 2028 年超过 70% 。
车载 ：自动驾驶 ADAS（高级驾驶辅助系统），实时推理直接决定安全，毫秒级延迟都可能致命。
（3）经济逻辑倒逼
AI 不可能永远靠“烧钱补贴”。真正的战场在推理：谁能把单次调用成本压到几分钱甚至更低，谁就能撑起一门生意。
六、冷逻辑：推理并非“救世主”
热闹背后有冷逻辑：
灵活性问题 ：ASIC 芯片定制化高，一旦模型迭代快，硬件可能过时。
开发风险 ：芯片从设计到量产（Tape-out，流片）少则一年，多则两三年，场景一变可能血本无归。
GPU 的韧性 ：虽然贵，但灵活，既能训练也能推理。企业不会轻易抛弃 GPU。
所以未来格局不是“推理取代训练”，而是混合：云端依旧靠 GPU/TPU 撑底盘，边缘和特定场景由 ASIC 推理卡切入。
换句话说，推理芯片是新蓝海，但不是万能药。
七、产业格局观察
解释
口径说明 ：这里用的是 工作负载（算力/能耗）占比 ，而不是市场收入。因为训练和推理在“芯片出货收入”上缺乏精确拆分，但在算力消耗上趋势明确，且有机构数据支持。
数据依据 ：
2023 年：训练主导，占约 60–70%，推理 30–40%。
2025 年：推理占比上升至 50–60%，训练降至 40–50%。
2025 年后：多家机构预测 > 70% 算力/能耗来自推理（FT、摩根士丹利、AMD CTO 等）。
八、结语
训练是神坛，推理是江湖。
前者决定 AI 的高度，后者决定 AI 的广度。
未来 AI 产业，谁能让推理又快又便宜，谁就能拿走时代的入场券。
这不是哲学，而是赤裸裸的产业逻辑：
训练让人仰望，推理让人掏钱。
训练是起点，推理才是终局。