推理时延制约大模型规模化应用；随着大模型在对话、搜索、办公等场景的普及，用户对响应速度的要求越来越高。与训练阶段注重算力不同，推理环节更关注实时性和成本控制。研究发现，在文本生成阶段（Decode）的时延问题尤为突出，不仅影响用户体验，还会增加服务成本，成为产品竞争力和商业化效率的关键因素。
大模型的竞争焦点正从参数规模转向工程实现和用户体验的优化；降低推理时延不仅是技术突破点，更是连接算力与应用的关键。未来，能够在软硬件协同、成本控制和生态建设上形成优势的企业，将在推理时代的发展中占据有利位置。