大模型 “下半场”：从参数竞赛到效率革命，AI 技术迭代的 3 大核心方向

当大模型参数从百亿级跃升至万亿级的竞赛渐趋平静，行业目光开始聚焦于技术落地的“最后一公里”——效率。大模型“下半场”的核心命题，已从“谁能做更大”转向“谁能做得更好、用得更省”，技术迭代围绕效率革命展开三大核心方向。

第一是推理端轻量化。此前大模型依赖超算中心的高算力支撑，部署成本与能耗限制了场景渗透。当前技术通过模型压缩、量化感知训练、知识蒸馏等手段，在保证性能损失可控的前提下，将大模型“瘦身”至手机、边缘设备可运行的量级，让AI服务从云端延伸至终端，降低应用门槛。

第二是训练范式革新。传统大模型训练需海量标注数据与算力投入，资源消耗难以持续。新范式通过小样本/零样本学习提升数据利用效率，借助联邦学习实现多源数据协同训练而不泄露隐私，混合精度训练则在算力分配上做精细化优化，显著降低训练成本，加速技术迭代周期。

第三是场景化能力深化。通用大模型在专业领域的性能偏差，导致落地时需大量二次调试。当前技术通过领域知识图谱注入、工具调用框架集成，让大模型快速适配医疗、工业、教育等垂直场景，减少冗余计算，提升任务解决效率，实现从“通用可用”到“专业好用”的转变。

大模型“下半场”的效率革命，是技术回归价值本质的体现。轻量化、训练革新与场景化三大方向，共同构建起高效普惠的AI底座，推动大模型从实验室成果转化为实体经济的生产力，开启规模化落地的新篇章。