2025大模型普及与AI算力系统生态链展望

智东西9月11日消息，在2025 Inclusion·外滩大会开幕式上，源码资本投资合伙人、美国国家工程院外籍院士张宏江发表主题演讲，他认为，今年是大模型应用广泛采纳的拐点。

两年前ChatGPT发布、今年年初DeepSeek问世以来，全球大模型产业展现出几大显著趋势：大模型未来会渗透诸多关键应用领域，搜索领域首当其冲；大模型应用从解决问题工具向AI助手、AI伴侣演变；DeepSeek模型的出现正推高算力需求，大模型对计算资源的需求将持续增长；在单一数据中心构建大规模算力系统的重要性日益凸显。

张宏江将模型驱动底层芯片、云计算产业、电力及能源产业形成的发展生态称为算力系统生态链（AI’s Industrial Scaling Up）。当前，美国整体算力数据中心建设势头强劲，这提醒我们在芯片、数据中心建设方面需加速扩张。

最后他谈及Agent发展的思考，当个体与一群Agent组成一家公司时，将实现前所未有的效率飞跃，但这将引发对年轻人就业、社会结构、教育体系变化的深思。

以下是张宏江演讲的要点整理：

01.

DeepSeek推高算力需求

大模型从工具进化为AI伴侣

张宏江回顾过去半年的进展，首个振奋人心的进展是DeepSeek的横空出世。DeepSeek打破了人类历史上应用突破1亿用户的最快纪录，仅7天便达到这一里程碑。

从另一个角度看，DeepSeek兼具高性能与低成本，发布时其模型性能与世界顶尖模型相当，但成本仅为其他模型的零头。

这是否意味着芯片或计算不再重要？张宏江认为，持有这种想法的人显然误解了现实。资源是经济学的基本法则，成本降低将导致需求更大幅度增长，即DeepSeek模型的出现会推高算力需求。

以ChatGPT为例，大模型发布已两年多，通过应用日活和月活的比例可衡量其用户粘性。ChatGPT刚发布时这一比例为14%，今年3月已超过30%，这意味着ChatGPT已成为用户常用的解决工具。

今年7、8月又发生了一个变化，ChatGPT周活跃用户达7亿，且其中相当部分人开始与ChatGPT进行聊天和交流，视其为伴侣，这是用户粘性变化的重要标志。

从公司角度看，大模型在公司中的普及率也在迅速提升。推理模型发布后，OpenAI、Anthropic的用户都在快速增长，今年是大模型应用普及的拐点。

大模型普及首先影响的是搜索流量。经济学人的研究显示，受AI影响网页搜索流量已下降15%，健康领域搜索流量下降超过40%。因此张宏江认为，这意味着大模型未来会影响众多关键应用，搜索领域首当其冲。

此前，Scaling Law定律是大模型发展的基石，但推理模型出现后，产业界找到了新的增长曲线，未来还将引入新的维度，包括2024年图灵奖得主理查德·萨顿提到的基于经验学习（Learning from Experience），即记忆与上下文。

因此，从这个角度看，大模型对计算资源的需求将持续增长。

过去几年内，大语言模型推理成本持续下降，降幅惊人。张宏江提到这一趋势被称为LLMflation，即当模型性能快速提升时，使用成本会迅速降低。

产业界的趋势是，一方面DeepSeek降低了成本，另一方面芯片和大模型性能的提升也证明成本降低将随着大模型发展持续发生。

02.

大模型推动产业全面升级

加速AI基础设施建设

如今，大模型生态已推动整个产业升级。

起初云厂商仅将模型作为服务提供，随后模型开始定义整个云平台并创建新平台，如同当初的PC、iOS和云平台，这一生态必将催生一个完整的产业。

埃隆·马斯克为xAI打造了全球最大的AI数据中心，在单一集群中部署了20万张显卡。这对数据中心的重要性在于，不仅要看到总算力能达到的规模，更要具备在单一数据中心内建立大规模算力系统的能力。OpenAI也采取了类似举措，因微软未能及时提供充足算力，其启动了“星际之门”项目。

对比中美过去五年的算力变化可以发现，美国整体算力数据中心建设非常迅猛，这提醒我们在芯片、数据中心建设上要加速扩张。

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