月度归档： 2026 年 3 月

大语言模型（LLM）已经从实验室的尖端技术，全面渗透到企业的核心业务流程中。从智能客服、代码辅助、内容创作到复杂决策支持，LLM的广泛应用正在重塑各行各业的生产力格局。然而，伴随着LLM能力的飞速提升，其对底层算力的需求也达到了前所未有的高度。特别是LLM的”推理”（Inference）阶段，即模型在接收到用户输入后生成响应的过程，由于其高并发、低延迟的特性，对算力效率提出了极致的挑战。

人工智能的发展已经从单一模态的文本或图像处理，迈入了”多模态原生（Multimodal Native）”的新纪元。大语言模型（LLM）不再仅仅是”语言”模型，而是能够同时理解、推理和生成文本、图像、音频乃至视频的”大感知模型”。其中，OpenAI推出的GPT-4o（”o”代表omni，全能），以其在视觉和语音交互方面的卓越表现，成为了这一变革的标志性里程碑。它模糊了不同模态之间的界限，使得AI能够以更自然、更接近人类的方式与世界互动。