推理式AI引爆算力需求，云计算板块迎来万亿级红利

在 AI 技术迅猛发展的浪潮中，一场深刻的变革正在悄然发生。与过往生成式 AI 占据主导的局面不同，如今 AI 正加速从生成式向推理式的方向大步迈进。

这一转变不仅重塑着 AI 的技术格局，更为云计算板块带来了前所未有的发展契机。

一、AI 从生成式正在迈向推理式

英伟达的黄仁勋在技术研讨中着重强调了这一关键转变。

他指出，AI 技术正沿着 “生成式 AI、智能体（Agentic AI）、具身 AI” 的路径持续进化，而智能体作为其中间环节，代表着推理式 AI 的崛起。

相较于生成式 AI 专注于文本、图像内容的生成，推理式 AI 的智能体能够理解复杂任务，进行深度推理，制定行动规划并自主执行多步骤操作，当下热门的数字员工等 AI Agent 应用便是其典型体现。

回顾生成式 AI 阶段，行业遵循 “Scaling Law” 法则，主要将资源集中于模型训练，尤其是预训练环节。彼时，投入海量数据与大规模算力，便能训练出更智能的模型。

但从过去一年的发展进程来看，这种单纯以预训练为主的模式已陷入瓶颈。黄仁勋认为，从今年起，推理式 AI 将成为行业新的发展方向。由于推理式 AI 的智能体在解决复杂问题时，每一步逻辑思考都依赖 “模型推理”，推理将成为推动 AI 发展的核心动力。

值得注意的是，从生成式 AI 发展到推理式 AI，“Scaling Law” 法则并未失效。相反，随着应用范围从训练拓展至推理，模型的后训练以及日常推理中的长期思考都需要持续消耗算力资源，对算力规模的要求不降反升。例如，用户访问 AI 应用时，推理式 AI 所涉及的任务更为复杂，可能生成或处理更多 Token。

当大量用户同时访问时，Token 数量将呈爆炸式增长。而大模型每生成一个 Token 往往需数千亿次浮点运算，这就迫切需要大规模算力资源，以在短时间内生成大量 Token，并快速将推理结果反馈给用户。

二、推理式AI爆发将驱动云计算需求增长

（一）强大算力支撑

推理式 AI 对算力的需求堪称巨大。如前文所述，面对复杂任务与海量用户访问，其对 Token 的处理量呈指数级增长，需要强大的计算能力作为后盾。

云计算通过整合大规模服务器集群，能够为推理式 AI 提供所需的高算力资源。以公有云服务商为例，它们构建了庞大的数据中心，拥有数以万计的服务器，可根据推理式 AI 的需求灵活调配计算资源，满足高峰时段的算力需求，确保 AI 推理高效运行。

（二）高效存储保障

推理式 AI 在运行过程中，不仅要处理大量实时数据，还需存储海量的训练数据、模型参数以及推理结果。云计算的存储服务具备高容量、高可靠性与高扩展性的特点。

对象存储能够高效存储非结构化数据，如图片、视频、文本等，适用于存储 AI 训练数据与推理结果；块存储则能为 AI 推理提供高速、稳定的存储支持，保障模型运行时数据的快速读写。

此外，云存储还支持数据的异地备份与恢复，确保数据的安全性与可用性，避免因硬件故障或其他意外导致数据丢失，影响 AI 推理服务的连续性。

（三）优化架构适配

云计算的架构设计能够与推理式 AI 的需求高度适配。例如，云计算中的容器化技术，如 Docker、Kubernetes，可将 AI 推理应用及其依赖的软件环境打包成独立的容器，实现快速部署与迁移。这使得 AI 推理应用能够在不同的云计算环境中迅速启动，提高了应用的部署效率与灵活性。

同时，云计算的分布式架构能够将推理任务分解为多个子任务，并行处理，加速推理过程。通过负载均衡技术，可将大量用户的推理请求均匀分配到各个计算节点上，避免单点故障，提升系统的整体性能与稳定性。

三、AI 从生成式向推理式的转变为云计算板块带来了诸多发展机遇

高盛预计2025年云服务市场规模达1160亿美元，亚马逊、微软、谷歌、阿里云占据84%份额，四巨头资本支出同比增长超25%。

1、中信证券研报指出，随着 AI 从生成式向推理式转变，对云计算基础设施的需求将大幅增长。一方面，推理式 AI 对算力的持续消耗，将促使数据中心加大服务器、GPU 等硬件设施的投入。预计未来几年，数据中心建设投资将保持高速增长，云计算服务商有望在这一过程中受益。

另一方面，为满足推理式 AI 对存储和网络性能的严苛要求，云计算服务商将不断优化存储架构、升级网络带宽，这将带动相关产业链上下游企业的发展，如存储设备制造商、网络设备供应商等。

2、东吴证券认为，云计算与 AI 推理的深度融合将催生新的市场需求与商业模式。在企业级市场，随着越来越多的企业将业务向 AI 推理方向转型，对云服务的需求将从传统的计算、存储服务向 AI 推理解决方案拓展。

云计算服务商可通过与 AI 技术企业合作，为企业客户提供定制化的 AI 推理云服务，如智能客服、智能风控等。这种融合不仅能够提升企业的运营效率，降低成本，还为云计算服务商开辟了新的盈利增长点。

此外，在边缘计算领域，云计算与 AI 推理的结合也将发挥重要作用。通过在边缘节点部署云计算能力与 AI 推理模型，能够实现数据的实时处理与分析，满足智能安防、智能交通等对实时性要求较高的应用场景需求。

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