AI推理(Inferencing)详解:原理与运行位置
AI推理是模型真正产生价值的地方。本文讲解2026年的工作原理与运行位置。
AI推理(Inferencing)详解
推理是把训练好的模型运行在新数据上得到预测结果的过程,也是2026年AI行业收入的主要来源。
工作原理:输入token化→前向传播→逐个生成输出token。运行位置:云端GPU集群(vLLM 87,794星)、边缘设备(llama.cpp 122,228星)、浏览器(WebLLM 18,483星)。
关键指标:每秒token数(聊天20-60,批处理100+)、首token延迟(500ms内)、每百万token成本(云端2-15美元,本地只花电费)。
2026年的变化:推测解码和4-bit量化让70B模型在单张消费级GPU上可用。云端和本地推理的差距正在快速缩小。
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