百度石清华：汽车进入全量推理时代，2028推理算力占73%

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一、百度石清华核心判断：汽车进入「全量推理时代」

1.1 什么是「全量推理时代」？

在4月11日的智能电动汽车发展高层论坛上，百度副总裁石清华提出重要判断：AI算力的重心正在完成从训练侧到推理侧的历史性迁移，汽车行业正加速冲进“全量推理时代”，这一变革将重塑汽车行业的算力格局。

要理解百度石清华的这一判断，首先需要区分AI“训练”与“推理”两个核心环节：

• 训练（Training）：让AI模型学习数据、优化参数的过程，属于研发阶段的一次性算力投入，是全量推理时代的基础。
• 推理（Inference）：将训练好的模型部署到实际场景中，根据新数据进行实时计算的过程，是全量推理时代的核心，算力需求持续不断。

百度石清华指出，过去AI算力的主角是训练侧，全球科技公司争相建设超算中心、囤积GPU，都是为了训练出更强大的AI模型。但从2026年开始，推理侧的算力需求正在爆发式增长，未来将占据总算力需求的80%以上，正式迈入全量推理时代。

1.2 全量推理时代的三重驱动力

百度石清华强调，汽车行业进入全量推理时代，核心推力来自三个维度，共同推动推理算力需求爆发：

• 第一，企业内部智能化。车企的研发、制造、营销全链条正在被AI重构，从设计仿真到质量检测，从供应链管理到客户服务，每个环节都在产生海量的推理算力需求，成为全量推理时代的重要支撑。
• 第二，软件开发范式变革。2026年，“氛围编程”（Vibe Coding）成为主流——只需用自然语言描述需求，AI就能自动生成代码。AI正在重新定义软件开发本身，门槛降低的同时，软件开发的算力消耗大幅增加，进一步拉动推理算力需求。
• 第三，智能座舱的爆发。智能座舱成为全量推理时代，推理需求触达用户的前沿阵地。AI实时生成的个性化交互界面、多模态感知与推理、语音助手和数字管家——这些功能每时每刻都在消耗推理算力，且随用户使用时长增加而持续增长。

二、数据验证：全量推理时代，推理算力爆发式增长

2.1 推理算力占比的跃升

百度石清华在论坛上分享了一组核心数据，直观印证了全量推理时代下，推理算力的爆发式增长：

• 2026年：推理带来的算力增量占比已达三分之二，全量推理时代的特征初步显现
• 未来趋势：推理算力占比将突破80%，成为全量推理时代的核心标志
• 2028年预测：汽车领域推理算力占总算力需求的比例将升至73%，全量推理时代全面深化
• 对比基准：2023年，这一数字仅为约三分之一，短短五年实现翻倍增长

从三分之一到73%，推理算力占比的跃升幅度惊人。这意味着，未来五年内，汽车行业对推理算力的需求将增长超过两倍，全量推理时代的算力革命已全面开启。

2.2 AI大模型调用的全球数据

从更宏观的视角看，全球AI大模型的调用量快速增长，进一步印证了全量推理时代的到来，这也是百度石清华判断的重要依据：

• 2026年4月初，全球AI大模型总调用量达27万亿Token
• 环比增长18.9%，保持高速增长态势
• 其中，中国AI大模型周调用量达12.96万亿Token
• 环比增幅超过30%，增速远超全球平均水平

中国AI大模型周调用量占全球的近一半，且增速更快。这反映出中国在AI应用落地方面的活跃度，也意味着中国汽车市场对推理算力的需求更加迫切，全量推理时代的落地节奏将领先全球。

2.3 全量推理时代的核心特征

百度石清华指出，相比训练时代，全量推理时代有三个显著特征，决定了行业的发展方向：

• 持续性：训练是一次性工作，推理是持续性工作。每一次用户交互、每一次自动驾驶决策，都需要消耗推理算力，这是全量推理时代最核心的特征。
• 实时性：推理对延迟敏感，特别是在自动驾驶场景下，算力必须“随叫随到”，无法像训练那样“批量处理”，这对全量推理时代的算力基础设施提出了更高要求。
• 碎片化：训练可以集中在大规模数据中心完成，推理则分布在云端、边缘端、车端等多个位置，需要灵活的算力调度能力适配全量推理时代的需求。

这些特征决定了全量推理时代的算力基础设施，必须更加灵活、高效、低成本，这也是百度布局的核心方向。

三、行业挑战：全量推理时代，车企面临的现实悖论

3.1 传统成本逻辑的困境

百度石清华指出了当前行业面临的一个现实悖论：车企长期依赖BOM（Bill of Materials，整车零部件成本）核算体系，零部件装车后便无额外支出，但座舱AI推理的费用会随用户使用量持续走高，与全量推理时代的算力需求相悖。

按照传统固定成本逻辑，车企会陷入一个尴尬处境：功能越受欢迎，企业亏损越多。

举例来说：如果一款智能座舱产品，用户平均每天使用AI助手1小时，车企需要为这1小时的推理算力付费。用户越多、使用越频繁，算力成本就越高。如果不收费，车企就是在持续“烧钱”；如果收费，又面临用户流失的风险，这成为全量推理时代车企的核心困境。

3.2 全量推理时代的商业模式重构

百度石清华强调，面对全量推理时代的变革，企业必须转变认知：将算力视为支撑用户体验和业务流的核心生产资源，而非一次性采购的零部件。

这意味着商业模式的根本转变，适配全量推理时代的发展需求：

• 从“卖硬件”到“卖服务”：将座舱AI能力包装为订阅服务，用户按需付费，匹配全量推理时代的持续性算力成本。
• 从“成本中心”到“利润中心”：AI能力不再是补贴项，而是独立的盈利项，实现全量推理时代的商业可持续。
• 从“功能堆砌”到“价值交付”：关注AI能力为用户创造的真实价值，而非功能的数量，贴合全量推理时代的用户需求。

3.3 数据资产：全量推理时代的战略核心

百度石清华指出，在全量推理时代的变革中，数据成为最核心的资产。他建议车企：构建高质量数据集、梳理业务逻辑，为AI应用储备核心数据资源，抢占全量推理时代的先机。

数据对于全量推理时代的核心价值体现在：

• 高质量数据训练出更精准的模型，提升推理效率，降低全量推理时代的算力成本。
• 海量用户数据支撑模型的持续迭代优化，适配全量推理时代的场景升级。
• 垂直场景数据构建差异化竞争优势，在全量推理时代脱颖而出。

但数据的采集、清洗、标注、存储都需要投入，如何平衡数据投入与产出，是全量推理时代车企需要重点思考的问题。

四、百度石清华建议：全量推理时代，车企三点布局指南

4.1 储算力：用国产算力承接全量推理需求

面对全量推理时代快速增长的推理需求，百度石清华给车企的第一个建议是：储算力，用国产算力承接快速增长的推理需求，保障算力供应安全。

这里的“储”有两层含义，适配全量推理时代的算力需求：

• 一是储备算力资源。与算力供应商建立长期合作关系，确保在全量推理时代的需求高峰时有足够的算力可用，避免算力短缺影响用户体验。
• 二是采用国产算力。在当前国际形势下，算力的自主可控变得尤为重要。百度昆仑芯等国产AI芯片正在快速成熟，可以作为算力供应的重要补充，支撑全量推理时代的需求落地。

4.2 建平台：搭建大模型平台，筑牢全量推理基础

百度石清华给出的第二个建议是：建平台，尽早搭建大模型平台，为全量推理时代的场景落地筑牢基础，提升算力利用效率。

大模型平台在全量推理时代的核心价值在于：

• 统一管理：统一管理企业内的AI模型资产，避免重复建设，降低全量推理时代的运营成本。
• 灵活调度：根据不同场景的需求，动态调度算力资源，适配全量推理时代碎片化的算力需求。
• 快速迭代：支持模型的持续训练和更新，保持模型竞争力，跟上全量推理时代的技术迭代节奏。

对于车企而言，大模型平台不仅是技术底座，更是全量推理时代数字化转型的核心引擎。

4.3 治数据：构建高质量数据集，支撑全量推理

百度石清华给出的第三个建议是：治数据，构建高质量数据集、梳理业务逻辑，为全量推理时代的AI应用储备核心数据资源，发挥数据的核心价值。

全量推理时代的数据治理是一项系统工程，具体包括：

• 数据采集：建立标准化的数据采集体系，覆盖研发、生产、销售、售后全链条，为全量推理提供充足数据支撑。
• 数据清洗：剔除噪音、修正错误、补充缺失，提升数据质量，保障全量推理的准确性。
• 数据标注：针对特定任务需求，进行结构化标注，适配全量推理时代的场景化需求。
• 数据安全：建立完善的数据安全机制，确保合规使用，守护全量推理时代的核心资产。

五、百度布局：全量推理时代的“算力基础设施”

5.1 昆仑芯M100：全量推理时代的专用推理芯片

针对全量推理时代的需求落地支撑，百度已在布局相关技术产品。百度石清华透露，百度计划发布昆仑芯M100专用推理芯片，适配汽车行业的全量推理需求。

昆仑芯M100是百度自研的AI推理芯片，相比通用GPU，在全量推理时代的特定推理场景下具有更高的能效比和更低的成本。其设计目标是：为自动驾驶与智能座舱提供高效、低成本的专属推理底座，助力车企应对全量推理时代的算力挑战。

从公开信息看，昆仑芯M100预计将采用先进的封装工艺，在保证算力的同时优化功耗和成本。这对于成本敏感的智能汽车市场尤为重要，也是百度布局全量推理时代的核心硬件支撑。

5.2 天池超节点：全量推理时代的云端推理基础设施

在云端推理方面，百度已推出天池超节点产品，作为全量推理时代的云端算力支撑，完善全量推理的算力布局。

天池超节点是面向大规模AI推理任务的高性能计算集群，适配全量推理时代的核心需求，具备以下特点：

• 高密度算力：单节点支持大规模并行推理任务，满足全量推理时代的算力爆发需求。
• 低延迟网络：高速互联网络确保数据传输效率，匹配全量推理时代的实时性要求。
• 弹性扩展：根据需求动态调整算力资源，适配全量推理时代碎片化的算力分布。
• 软硬一体：深度优化的推理框架和硬件协同，提升全量推理时代的算力利用效率。

天池超节点与昆仑芯的组合，形成了百度在AI推理领域的端到端布局：从芯片到云服务，从硬件到软件，为车企提供完整的全量推理解决方案。

5.3 整合策略：硬件+芯片+算力网络，构建全量推理底座

百度石清华透露，百度的核心策略是整合硬件、芯片与算力网络，打造高效低成本的专属推理底座，助力车企快速进入全量推理时代。

这种整合策略在全量推理时代的优势在于：

• 垂直优化：从芯片到应用的全链路优化，消除性能瓶颈，提升全量推理效率。
• 成本可控：自研芯片降低成本，摆脱对国外芯片的依赖，适配全量推理时代的长期发展。
• 供应安全：自主可控的供应链，降低外部风险，保障全量推理时代的算力稳定供应。

六、行业影响：全量推理时代，谁将受益？

6.1 芯片厂商：全量推理时代的核心受益者

百度石清华分析，全量推理时代的到来，对芯片厂商而言既是机遇也是挑战：

• 机遇：推理芯片需求爆发，市场空间扩大，尤其是适配全量推理场景的专用芯片，将迎来爆发式增长。
• 挑战：需要针对全量推理场景进行专门优化，而非简单堆砌算力，考验芯片厂商的场景适配能力。

具备推理优化能力的芯片厂商，如百度昆仑芯、英伟达等，将在全量推理时代获得更多机会。

6.2 云服务商：全量推理时代的新增长点

云端推理需求的高速增长，为云服务商带来了新的增长点，也是全量推理时代的重要受益者。百度智能云、阿里云、腾讯云等都在积极布局AI推理服务，抢占全量推理市场。

特别是针对智能汽车场景的专属云服务，如车路协同云、OTA升级云等，都需要强大的推理能力支撑，成为全量推理时代云服务商的核心发力方向。

6.3 车企：全量推理时代的转型压力与机遇

对于车企而言，全量推理时代意味着转型压力，也蕴含着发展机遇：

• 算力管理能力：从“买硬件”到“管算力”，需要建立专业的算力管理团队，适配全量推理时代的算力需求。
• 数据运营能力：从“积累数据”到“运营数据”，需要建立数据驱动的运营体系，发挥全量推理时代的数据价值。
• 商业模式创新：从“卖车”到“卖服务”，需要探索可持续的商业模式，实现全量推理时代的商业盈利。

那些能够率先完成转型的车企，将在全量推理时代的竞争中占据先机。

七、总结与展望：全量推理时代，汽车行业的下一个十年

百度石清华在论坛上的分享，为我们勾勒出了智能汽车发展的下一个主战场：全量推理时代。这一时代的到来，将彻底改变汽车行业的算力格局、商业模式和竞争逻辑。

全量推理时代的核心特征是：推理算力需求爆发式增长、AI应用持续渗透、商业模式亟待重构。对于车企而言，这既是挑战也是机遇，唯有主动拥抱变革，才能在全量推理时代立足。

百度作为AI领域的深耕者，正在通过昆仑芯、天池超节点等产品，以及大模型平台能力，为车企提供走向全量推理时代的“基础设施”，助力行业快速转型。

但最终，谁能在这场全量推理时代的算力革命中脱颖而出，还要看谁能更好地理解用户需求、创新商业模式、优化产品体验。

全量推理时代的大幕已经拉开，汽车行业的下一个十年，将由此书写，而百度石清华的判断，也将成为行业转型的重要指引。