從訓練到推論：AI 產業重心的轉折點
近兩年，模型能力快速成熟，焦點從「能不能訓練出更強的模型」，轉向「能不能把能力即時、穩定地送到每個使用者手上」。推論因此成了下一個關鍵：它不只是算出答案，更關乎反應速度、體驗品質與能源效率。
訓練與推論差在哪裡？
訓練可以想成模型的「學徒期」。我們會先準備好乾淨的資料，把它餵進模型裡。模型在一開始只是亂猜，預測結果常常不對，這時就需要用「誤差」來告訴它哪裡出錯，再讓模型一點一滴修正裡面的參數。這樣的循環重複無數次，模型就會逐漸學會如何抓住資料裡的規則，提升自己的判斷力。
在這個過程中，科學家會設計驗證機制，檢查模型不只是在舊資料上表現良好，而是能在新資料上也有正確反應。這一步叫做「驗證」，重點就是看模型能不能真的應付真實世界，而不是只會「死背」。
而推論就是學成後的「正式上場」。以語言模型為例，當你丟一段問題給它，模型會先快速消化整段輸入，建立一個上下文，然後再逐字生成答案。這時候影響體驗的，並不是模型會不會做題，而是它能不能在合理的時間內給你答案、反應順不順暢。
（Source：輝達）
如果還是覺得抽象，可以想想《中華一番》裡的小當家。訓練就像他在廚房裡日復一日磨刀練火候，把功夫練到骨子裡。推論則是比賽現場，他必須在有限的時間和食材下，快速上桌一道驚豔的料理。訓練決定功力上限，推論決定能否即時交付成果。
GPU 慢慢重心往 ASIC 走？
訓練主要依賴 GPU。因為訓練過程需要不斷進行前向傳遞與反向傳播，計算量龐大，且必須在數百甚至上千顆加速器之間保持高速同步。因此，GPU 的高度平行運算能力與靈活度，使它們成為訓練過程中不可或缺的核心硬體。在這個階段，重點是整體吞吐量（throughput），也就是單位時間內能處理多少資料，而延遲並不是首要考量。
相較之下，推論則面臨完全不同的挑戰。除了算力，推論還要同時處理記憶體頻寬、延遲控制，以及大規模併發需求。特別是延遲問題至關重要：
TTFT（Time To First Token）：第一個字出現所需時間
TBOT（Time Between Output Tokens）：字與字之間的間隔
E2E Latency（End-to-End Latency）：整段答案完成所需時間
這些通常以秒為單位衡量，任何延遲都會直接影響使用者體驗。與訓練不同，推論端面對的是即時互動，成千上萬的用戶同時丟出請求，每個人都期待快速回應。此外，推論還必須兼顧功耗與成本，因此會大量使用量化（FP8/INT8/INT4）、模型蒸餾、剪枝，甚至針對 KV Cache （短期記憶）進行優化，以確保推論既快又省電。
這也是為什麼越來越多企業選擇導入 推論專用 ASIC。這些晶片將固定的推論流程直接「硬體化」，在能效與成本上都優於通用 GPU，能帶來更高的 perf/W（每瓦效能） 與 perf/$（每美元效能）。換句話說，雖然 ASIC 不如 GPU 靈活，但在大規模、重複性的推論場景中，卻能以更低能耗、更低成本，承載龐大的使用者流量。
推論與 ASIC 的未來
未來 AI 產業趨勢會更集中在「讓推論跑得更快、更省、更普及」：更有效率的 KV Cache 管理、更進一步的量化與混合精度、更成熟的 prefill／decode 分離架構，以及「雲＋端」的協同運作。
對晶片產業而言，這代表推論專用 ASIC/NPU 的角色將愈來愈吃重；對服務業者而言，誰能同時把延遲、能耗、成本壓到健康水位，誰就能把 AI 價值帶進更廣的日常場景。訓練決定能力上限，但真正決定普及速度與商業價值的，是推論這條「最後一哩路」。
（首圖來源：AI 生成）