以下文章仅为个人猜想，预想，仅供参考。
摘要：当前人工智能（AI）大模型的主流部署范式仍遵循"先训练、后推理"的分离式流程，该流程源于算力通胀时代的工程约束与商业化需求，但已逐渐显现出灵活性不足、模型能力固化、部署成本高企等痛点。本文基于大模型部署实践中的现实困境，提出一种全新的AI部署范式------训练式推理（Trainable Inference），明确其核心定义、架构设计与运行逻辑，结合算力通缩的行业趋势，分析该范式的技术可行性、工程落地路径，并探讨其对AI产业化发展的革命性价值，为大模型从"静态工具"向"动态活智能体"演进提供全新思路。
一、引言：分离式部署范式的困境与算力时代的变革
当前，大模型已逐步成为数字经济时代的核心基础设施，其部署流程始终围绕"训练"与"推理"两大核心动作展开。工业界普遍采用"厂商集中训练---模型冻结---用户终端推理"的分离式范式，该范式在过去算力稀缺、成本高昂的"算力通胀时代"，有效平衡了工程稳定性、商业化规模化与算力成本控制，推动了大模型的快速普及。
然而，随着大模型应用向个人化、场景化深度渗透，以及全球算力产业的快速发展，分离式部署范式的固有缺陷日益凸显：其一，模型能力固化，部署后无法实时学习、迭代，难以适配个性化需求与动态变化的应用场景，用户只能被动使用厂商预设的模型能力，无法实现"越用越强"；其二，部署流程繁琐且成本较高，普通用户部署一款量化后的大模型，需应对模型格式、框架适配、环境配置等多重难题，耗时费力且算力成本居高不下；其三，算力资源利用效率偏低，大模型训练与推理的硬件资源相互割裂，无法实现资源的动态复用与高效调度。
与此同时，全球AI算力产业正经历从"算力通胀"向"算力通缩"的历史性转变------芯片产能提升、量化技术成熟、标准接口统一，使得单位算力成本持续下降，算力资源逐渐从"稀缺品"转变为"普惠资源"。算力环境的变革，为部署范式的创新提供了坚实的硬件基础，也迫切需要一种全新的部署模式，打破分离式范式的束缚，释放大模型的潜在价值。在此背景下，"训练式推理"范式应运而生。
二、核心概念界定：训练式推理的定义与本质
2.1 核心定义
训练式推理（Trainable Inference）是一种将大模型推理与轻量实时训练深度融合的一体化部署架构，其核心逻辑是：以推理为前端交互目标，以轻量实时训练为后端进化引擎，在不中断服务的前提下，让模型在运行过程中持续吸收交互经验、更新知识储备、优化输出行为，并通过轻量化参数压缩实现本地自我迭代，最终使模型从"固定权重的静态系统"进化为"可成长、可适配的动态活智能体"。
2.2 与传统分离式范式的核心区别
传统分离式范式的核心是"训练与推理分离、模型权重冻结"，其逻辑链条为"训练（厂商）→ 冻结 → 推理（用户）"，模型的能力上限的由厂商训练阶段决定；而训练式推理的核心是"训练与推理并行、模型权重动态迭代"，逻辑链条为"基座加载 → 推理与训练并行 → 经验保存与迭代"，模型能力可通过用户交互持续提升，打破了厂商训练阶段的能力上限。
从本质上看，传统分离式范式中的大模型是"只读式工具"，仅能调用预设能力；而训练式推理中的大模型是"可写式智能体"，能够实现自我学习、自我进化，真正贴合用户的个性化需求。
2.3 核心支撑概念
训练式推理的实现，依赖于三大核心支撑，均基于现有成熟技术，无需重构底层框架：一是基座模型（Base Model），作为模型的核心基础，采用只读模式加载，不修改、不替换、不升级，负责提供通用认知与推理能力，类比于计算机的主机主板；二是轻量化增量模块（LoRA/Adapter），作为模型的"成长器官"，占用极小显存资源（几十MB至几百MB），负责记录用户偏好、场景经验，通过实时更新实现模型迭代，类比于计算机的外设模块；三是并行运行机制，通过双线程协同，前台执行推理任务保障交互体验，后台执行轻量训练任务实现能力进化，开销极低且不影响推理速度。
三、训练式推理的架构设计与工程落地逻辑
3.1 整体架构设计
结合大模型本地部署的实际需求，训练式推理采用"基座固定+外挂扩展+并行运行"的三层架构，整体设计兼顾可行性、高效性与低成本，适配192G显存等中高端本地部署硬件，具体架构如下：
3.1.1 第一层：基座模型层（只读推理区）
作为架构的核心基础，该层加载大模型基座（如Qwen 3.5 30B/70B），采用4bit量化模式压缩体积、提升效率，以只读模式挂载于显存主分区，占用显存50~90G（192G显存配置下）。该层的核心职责是提供通用推理能力，处理用户基础交互需求，其权重始终固定，避免因修改基座导致的模型不稳定、推理速度下降等问题。
3.1.2 第二层：增量训练层（动态可写区）
该层采用LoRA/Adapter轻量化增量技术，挂载于显存动态分区，仅占用1~5G显存资源，初始状态为随机参数，全程处于可写模式。其核心职责是记录用户交互过程中的经验、偏好、场景逻辑，通过每一次交互后的轻量梯度更新（反向传播），实现参数迭代，进而将个性化能力"外挂"至基座模型，不改动基座核心权重。
3.1.3 第三层：并行运行与经验管理层
该层是训练式推理的核心控制层，负责协调推理与训练的并行运行，以及增量经验的管理与压缩。其中，并行运行模块采用双线程设计：线程A（推理线程）负责接收用户输入、调用基座模型生成输出，保障交互速度与体验；线程B（训练线程）负责在每一次交互结束后，基于预设目标（偏好匹配度、格式正确性等），执行一步轻量梯度更新，更新增量模块参数，开销仅为普通推理的5%~10%，不影响正常交互。
经验管理模块负责定期（每10~20次交互）保存增量模块参数，通过蒸馏、压缩技术优化参数体积，归档为可复用的"经验模块"；下次模型启动时，自动加载所有历史经验模块，实现模型能力的无缝迭代，真正实现"越用越强"。
3.2 显存分配优化（192G显存适配方案）
针对192G显存本地部署场景，为实现推理速度与训练效率的平衡，显存分配采用"按需分区、动态复用"策略，具体分配如下：基座模型区（5090G）、增量训练区（15G）、上下文缓存区（2030G，用于存储交互历史与短期记忆）、剩余显存（68121G）作为冗余储备，可用于挂载外部能力模块（如向量数据库、工具接口等），或扩展上下文窗口长度，整体资源利用率高且冗余充足，完全适配个人本地部署需求。
3.3 工程落地核心流程
训练式推理的工程落地无需重构底层框架，基于现有Hugging Face Transformers、PEFT、Torch等成熟框架即可实现，整体流程简洁可操作，分为5个步骤，适合个人用户快速部署：
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基座加载：下载并加载大模型基座（如Qwen 3.5 30B/70B），采用4bit量化模式，以只读权限挂载至显存主分区，完成一次加载后永久不动；
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增量模块挂载：通过PEFT框架加载LoRA/Adapter轻量化模块，初始化参数，挂载至显存动态分区，配置可写权限；
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并行模式启动：开启推理与训练双线程，配置线程优先级（推理线程高于训练线程），保障交互速度；
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实时迭代与经验保存：用户进行交互时，推理线程生成输出，训练线程同步完成轻量训练与参数更新；定期保存增量模块参数，压缩归档；
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迭代加载：下次启动模型时，自动加载基座模型与所有历史经验模块，实现能力无缝迭代，无需重新训练、重新部署。
四、算力通缩：训练式推理的时代必然性
4.1 算力通胀与通缩的核心内涵
算力通胀与算力通缩是将经济学中的通胀、通缩概念延伸至AI算力领域的核心术语，其核心内涵围绕"单位算力成本"与"算力供给量"展开：
算力通胀：过去数年间，大模型参数规模快速扩大（从百亿级增至万亿级），GPU等算力硬件供给稀缺，导致单位算力成本持续上升，算力资源成为大模型发展的核心瓶颈，此时工业界只能通过集中训练、分离式部署，最大化利用稀缺算力资源，控制成本。
算力通缩：当前，全球算力产业迎来爆发式发展，英伟达、AMD等厂商扩大芯片产能，国产算力芯片逐步成熟，同时量化、稀疏、蒸馏等高效技术快速落地，使得单位算力成本持续下降，算力供给量大幅提升------一张高端GPU的算力可相当于过去十张GPU，算力资源逐渐实现普惠化，为训练式推理的落地提供了坚实的硬件基础。
4.2 算力通缩与训练式推理的适配性
训练式推理之所以能成为下一代AI部署范式，核心在于其与算力通缩时代的发展趋势高度适配，具体体现在两个方面：
其一，算力通缩降低了训练式推理的成本门槛。训练式推理需要同时运行推理与轻量训练任务，在算力通胀时代，过高的算力成本使得普通用户无法承担；而在算力通缩时代，单位算力成本大幅下降，192G显存设备的使用成本可控制在10元/小时以内，个人用户完全能够承担双线程运行的算力开销，为训练式推理的普及提供了可能。
其二，算力通缩推动部署需求从"标准化"向"个性化"转型。算力通胀时代，厂商集中训练、全球复制的标准化模式，是最大化利用算力、实现商业化盈利的最优选择；而在算力通缩时代，算力不再是瓶颈，用户对大模型的需求从"能用"转向"好用、个性化"，训练式推理通过实时迭代、自我进化，完美适配这一需求，成为连接算力普惠与个性化应用的核心桥梁。
五、训练式推理的革命性价值与行业影响
5.1 技术价值：打破能力上限，提升资源利用率
训练式推理的核心技术价值，在于打破了大模型"部署后能力固化"的固有局限，实现了模型能力的持续进化------基座模型提供通用能力，增量模块通过实时训练积累个性化经验，两者结合使得模型能力远超厂商训练阶段的预设上限。同时，该范式实现了算力资源的动态复用，基座模型只读不动，增量模块轻量化运行，避免了传统分离式范式中训练与推理硬件割裂导致的资源浪费，提升了显存、算力的利用效率。
5.2 工程价值：简化部署流程，降低落地成本
针对当前大模型部署繁琐、成本高企的痛点，训练式推理大幅简化了部署流程：基座模型一次加载、永久不动，后续无需重复部署、重复量化；增量模块轻量化挂载，无需复杂配置；双线程并行运行无需用户手动干预，真正实现"一键部署、终身迭代"。对于个人用户而言，无需掌握复杂的底层技术，即可实现个性化大模型的本地部署，大幅降低了大模型的落地门槛与时间成本、算力成本。
5.3 行业价值：推动AI从"基础设施"向"活智能体"演进
当前，AI大模型正逐步成为新时代的基础设施，但分离式部署范式使得大模型始终处于"静态工具"的层面，无法实现与用户、场景的深度融合。训练式推理的出现，推动大模型从"静态工具"向"动态活智能体"演进，使得大模型能够真正贴合个人用户、行业场景的个性化需求，广泛应用于AI陪玩、专属工具、智能Agent等场景。
同时，训练式推理可进一步推动大模型部署的"去中心化"------无需依赖厂商集中训练与分发，个人用户可基于通用基座，通过自身交互经验，训练出专属的个性化模型，打破厂商对大模型能力的垄断，推动AI生态向开放、普惠、个性化方向发展。此外，该范式还可推动AI与计算机外设化架构的深度融合，基座模型作为"主机"，外部工具、云端算力、向量数据库等作为"外设"，通过训练式推理的扩展总线实现热插拔、即插即用，构建分布式、可扩展的超级AI系统。
六、结论与展望
当前"先训练、后推理"的分离式部署范式，是算力通胀时代的产物，已难以适配算力通缩时代的个性化需求与算力普惠趋势。本文提出的训练式推理范式，基于现有成熟技术，实现了推理与轻量训练的一体化并行，核心优势在于"基座不动、外挂成长、实时迭代、低成本落地"，既解决了当前大模型部署的现实痛点，又贴合算力通缩的行业发展趋势，为下一代AI部署提供了全新的可行路径。
训练式推理的核心创新，不在于底层技术的突破，而在于部署范式的重构------它打破了"训练与推理分离"的固有思维，将用户交互过程转化为模型进化的动力，让大模型真正实现"越用越强"，从"厂商生产的标准化工具"转变为"用户培养的个性化智能体"。对于个人用户而言，该范式可大幅降低大模型本地部署的门槛与成本，释放个人AI应用的创新潜力；对于整个AI行业而言，该范式可推动大模型生态向开放、普惠、个性化方向发展，加速AI与各行业场景的深度融合。
未来，随着算力通缩的持续推进、标准化接口的逐步统一，训练式推理将逐步替代传统分离式部署范式，成为大模型本地部署、个性化部署的主流模式。后续可进一步探索三个方向的优化：一是轻量化增量技术的升级，进一步降低训练线程的算力开销；二是统一扩展协议的构建，实现外部能力模块的无缝挂载与互联互通；三是多设备协同迭代，实现本地基座与云端集群、多终端设备的协同进化，构建分布式活智能体系统，推动AI技术向更高层次发展。
（注：文档部分内容可能由 AI 生成）