斯坦福研究：本地云端混合推理可省六至八成成本

斯坦福大学与 Together AI 发布论文《Intelligence per Watt》，提出「每焦耳准确率」指标衡量智能效率。测算显示本地模型的每焦耳准确率在 16 个月内提升 18 倍，其中 5.9 倍来自硬件进步、3.0 倍来自模型改进。研究认为推理格局正快速走向本地与云端混合部署，通过本地加云端的混合路由方案可节省 60%-80% 的算力成本与能耗。

2026-09-11 ~ 2026-09-12 · 3 条相关

• 斯坦福论文:本地+云端混合路由可省 60%-80% 算力成本 — rohanpaul_ai · 2026-09-11
• 斯坦福研究:本地模型每焦耳准确率16个月提升18倍 — Azaliamirh · 2026-09-12

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