而 AI 应用爆发背后，是对云服务器与大模型调用的高度依赖，指数级增长的 Token 带来的成本账单，让此前靠免费或低价维持用户的大模型厂商最先感受到压力，然后传导致 AI 算力核心的云服务厂商和大模型服务商 … 在 AI 应用引发的暂时性算力缺口影响下，云厂商与大模型厂商被迫转变 … 而到了 AI 应用阶段，推理成为了主角，云厂商早期因部署大量训练芯片而在推理环节的冗余面临巨大挑战，这才导致小龙虾们「不够吃」。
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而 AI 应用爆发背后，是对云服务器与大模型调用的高度依赖，指数级增长的 Token 带来的成本账单，让此前靠免费或低价维持用户的大模型厂商最先感受到压力，然后传导致 AI 算力核心的云服务厂商和大模型服务商 … 在 AI 应用引发的暂时性算力缺口影响下，云厂商与大模型厂商被迫转变 … 而到了 AI 应用阶段，推理成为了主角，云厂商早期因部署大量训练芯片而在推理环节的冗余面临巨大挑战，这才导致小龙虾们「不够吃」。