每经记者｜刘旭强 每经编辑｜刘艳美 一个越来越明显的共识是，AI产业正从早期的技术模型探索，进入以"应用创新""产业深耕"为核心的新阶段，深度赋能政务、医疗、工业制造、交通、能源 等关键领域，持续催生新业态、新模式。 破解算力难题 "AI PC"加速走进现实 "现在智算算力需求非常旺盛，租GPU做AI推理，得提前两个星期排队预约。"郑纬民表示，曾经由"模型训练"主导的算力需求，如今已经转向"推理"，简单 说就是AI从"学习成长"阶段，进入了"给人干活"的实用阶段，而这也催生出爆发式的算力缺口。 要让AI高效"干活"，选对芯片是关键。相较于CPU，更擅长高效矩阵运算和高速数据读写的GPU脱颖而出。 不过高效的GPU也面临"烦恼"，其内存主要用于存储两类数据，一是训练所得的模型参数，二是推理过程中产生的中间结果。随着Kimi等支持数百万字上下 文的模型走红，AI大模型趋向"数据更多、模型更大、上下文更长"，但这也带来了极高的推理负载，导致用户量激增时频繁宕机。 郑纬民以热门论文的推理需求为例，"十万个用户同时查询，如果每个用户都单独存储文章原文和推理中间结果，AI必然不堪重负。" 郑纬民提到，业内的破解思路是"公 ...