随着推理模型接管，大型技术会加大AI支出。

最大的科技公司将每年增加支出在接下来的十年开始时，人工智能将超过5000亿美元，部分原因是DeepSeek和Openai最近的AI方法。＆nbsp;

Microsoft Corp.，Amazon.com Inc.和Meta Platforms Inc.，统称为大型尺度，预计将在2025年在AI数据中心和计算资源上花费3710亿美元，比上一年增长44％。到2032年，这一数字预计将飙升至5250亿美元。

从历史上看，对AI的大部分投资都投入了数据中心和芯片，以训练或创建明显复杂的新AI模型。现在，公司希望采取不同的方法。此后，技术公司有望将更多的支出转移到推理或经过培训后运行这些系统的过程。

DeepSeek和Openai如何塑造AI支出趋势

中国DeepSeek，OpenAI和其他几家公司引入了新的推理模型，加剧了尚未采用类似方法的公司之间的竞争。

这些系统通过花费时间来处理和计算对用户查询的响应来模仿人类问题解决。

DeepSeek的兴起声称，与美国最高竞争对手相比，它可以以更便宜的成本创建一个竞争模式，这引起了人们对美国技术领域AI发展的大量投资的担忧。结果，一些领先的科技公司更喜欢更有效的AI系统，而AI系统可以在较少的芯片上运行。

但是，推理模型还具有从软件中获利的新机会，并在模型推出后可能会改变更多的开发成本。这可能会鼓励对这一策略进行更多的投资，并增加对AI的支出。

彭博情报局的一位分析师曼德普·辛格（Mandeep Singh）写道：“ AI培训的资本支出增长可能比我们先前的期望要慢得多。”

但是，他指出，对DeepSeek的极大关注可能会鼓励科技公司在推理上“增加投资”，使其成为生成AI增长率最快的市场领域。

据报道，预计今年超过40％的HyperScalers AI预算将用于培训；但是，在2032年，该百分比将降至仅14％。相比之下，几乎所有年度AI支出中几乎可以分配给推理驱动的投资。

另一方面，辛格（Singh）写道，Alphabet Inc. Google似乎最适合快速使该枢轴迅速制作，这要归功于其内部芯片处理培训和推断。其他科技公司，例如微软和Meta，可能没有太大的灵活性，因为它们非常依赖Nvidia Corp.芯片。

推理模型如何用结构化的逻辑思维重塑AI

推理模型是专门的语言模型，旨在通过明确的逻辑推理来解决问题，这些推理已成为AI中的新范式，通过分解问题，在响应之前“思考”并迭代地改善解决方案来克服挑战性任务的常规LLM。

从历史上看，通用LLM可以产生简单的答案。随着推理模型的引入，答案遵循更结构化的思维过程，并指出了到达该答案的过程。但是，尽管有些模型清楚地显示了其逻辑推理阶段，但其他模型则没有。

推理阶段显示了模型如何将所述问题分解为较小的问题（分解），尝试不同的方法（概念），选择最佳方法（验证），拒绝无效的方法（可能是回溯），最后选择最佳答案（执行/求解）。

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