AI推理“军备竞赛”：NVIDIA“Think SMART”框架重塑智能制造新格局
AI推理正成为各行各业的核心驱动力，从智能助手到自动驾驶，其应用范围呈爆炸式增长。先进AI模型的复杂性日益提升，导致每次交互生成的token数量激增，对大规模智能制造的基础设施提出了严峻挑战。AI工厂的建设和高效推理的部署，是应对这一趋势的关键。为实现推理的最大效率，需遵循“Think SMART”框架：S（Scale and complexity，规模与复杂性）、M（Multidimensional performance，多维度性能）、A（Architecture and software，架构与软件）、R（Return on investment driven by performance，性能驱动的投资回报）和T（Technology ecosystem and install base，技术生态与装机量）。
AI模型的规模和复杂性不断演进，要求推理能力跟上多样化的工作负载，从快速单次查询到涉及数百万token的多步复杂推理。这带来了资源强度、延迟、吞吐量、能耗和成本等方面的挑战。为应对此复杂性，CoreWeave、Dell Technologies、Google Cloud和Nebius等合作伙伴正大规模扩展基础设施，构建新的AI工厂。
多维度性能是衡量AI推理效率的关键。AI工厂需具备灵活性，以服务于广泛的用例，同时平衡准确性、延迟和成本。例如，实时语音转文本需要极低延迟和高吞吐量，而复杂问题的批量生成则侧重于吞吐量。NVIDIA的推理平台旨在平衡延迟与吞吐量，为GPT-OSS、DeepSeek-R1和Llama 3.1等模型提供支持。
从硬件到软件的协同优化是实现高性能AI推理的基础。NVIDIA Blackwell平台为AI工厂的推理生产力带来了50倍的提升，GB200 NVL72系统通过NVLink互联，实现了40倍的收入潜力、30倍的吞吐量和25倍的能效提升。NVFP4等低精度格式进一步优化了能效和带宽需求。
全栈推理平台是支撑AI工厂规模化推理的关键。NVIDIA Dynamo平台提供动态自动扩展能力，优化GPU分配和数据流，性能提升高达4倍。TensorRT-LLM等框架简化了AI部署流程。NVIDIA Nemotron等模型家族和NVIDIA NIM微服务，共同构成了云提供商和企业进行大规模推理的基础。
性能是驱动AI投资回报的最大因素。NVIDIA Hopper到Blackwell架构的性能提升，能在相似功耗下带来高达10倍的利润增长。通过堆栈优化，每百万token的成本已降低80%。技术生态和开源模型的广泛应用，如Llama、Gemma等，加速了AI应用的开发和部署，NVIDIA通过GitHub和Hugging Face等平台，积极贡献开源项目，赋能开发者。
Dion Harris
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