生成式AI由模型训练转向常态化推理后，算力成本成为规模化商用核心瓶颈。谷歌TPU v6e通过自研架构降低单位token算力成本，使云厂商能够在推理场景提供更低价服务。该进展意味着算力竞争从训练集群性能扩展到推理性价比、软件栈兼容性和客户迁移成本。对国内智算中心而言，自研芯片、推理框架优化和模型压缩将成为降本关键；对应用开发者而言，推理成本下降有利于Agent、多模态搜索和企业知识库落地。 关键要点TPU v6e聚焦推理降本云厂商自研芯片补齐推理短板推理成本下降利好Agent应用 返回列表 上一篇 下一篇
