从训练转向部署2026年AI推理硬件革命：从训练转向部署到部署2026年，人工智能行业已从专注于模型训练转向人工智能推理，这得益于推理模型和代理式人工智能的兴起。

这一转变暴露了传统GPU的内存带宽瓶颈，催生了新的硬件策略。

英伟达和亚马逊等行业领导者正在采取“系统方法”，将用于预填充阶段的计算密集型芯片（例如英伟达的Vera Rubin GPU、亚马逊的Trainium）与用于解码阶段的以内存为中心的加速器（例如英伟达的Groq 3 LPU、Cerebras的WSE-3）相结合。

此外，d-Matrix、Majestic Labs、Tensordyne和Etched等初创公司正在引入非常规架构——包括堆叠式DRAM、扩展内存接口和对数数字格式——以优化推理性能和能效。