易术研究 | 企业为何正在从“大模型优先”转向“推理架构优先”?

在最初一波大模型浪潮中，许多企业的部署路径非常相似：确定云厂商或模型供应商，开通一个能力尽可能“大的”通用大模型接口，然后把尽可能多的业务场景接到同一个模型上。从对话问答到代码生成、从市场内容到客户服务，所有需求都试图通过提示词工程和少量微调，交给一个统一模型解决。这一阶段的主旋律是“模型能力展示”：只要模型在演示中表现足够惊艳，就可以为项目赢得预算和内部支持。

但在落地过程中，一些共性问题开始暴露。首先是成本与延迟：随着调用量从每天几百次增长到几十万次，按 token 计费的大模型推理成本迅速累积，大量长文本、多轮会话场景使账单呈指数型上升；在高并发场景下，响应延迟也难以保持稳定，这直接影响用户体验。其次是场景异质性：通用大模型在开放式对话和创意生成上表现突出，但面对结构化表单填报、固定格式报告生成、规则清晰的审批流程时，其“聪明”反而转化为不必要的复杂和不确定。第三是系统集成与合规：一个拥有广泛能力的大模型接入多套业务系统后，权限边界、审计需求、数据隔离都变得更难处理，很多组织不得不在模型前后叠加额外的网关和规则逻辑。

与此同时，模型和工具生态本身也在发生变化。一方面，越来越多的中小规模模型开始涌现，通过精调、蒸馏和量化，在特定任务上接近甚至超越通用大模型的表现；另一方面，围绕函数调用、工具调用、知识检索和多 Agent 协作的框架逐渐成熟，为“一个请求在内部被拆解成若干步骤，由不同组件完成”的架构提供了工程化基础。再加上企业原有的微服务、消息总线、数据仓库等设施，本就习惯于通过“架构”而不是“单体系统”解决问题。

从“大模型优先”到“推理架构优先”，表面上看是技术选型的调整，本质上是企业在实践中重新认识到三个核心矛盾：资源与需求的不匹配，黑盒智能与工程治理的冲突，以及单次交互与长期系统演化之间的张力。

资源与需求的不匹配体现在两个层面。一方面，通用大模型的训练和推理成本与其能力上限挂钩，但企业日常任务的难度分布并不是“人人都需要最强模型”，而是大量请求集中在模式相对固定、结构化程度较高的区域。例如简单问答、表格填报、流程引导、固定格式总结等，往往并不需要全局最强的推理能力，却为整个系统贡献了绝大部分调用量。继续坚持单一大模型方案，相当于在大量不必要的请求上持续投入昂贵算力。另一方面，不同业务线对延迟和可用性的要求也不一样，一刀切的模型选择难以兼顾，例如客服需要实时响应，而后台分析可以接受更长等待时间。

黑盒智能与工程治理的冲突，则在项目规模扩大后尤为明显。单一大模型的行为难以被精确拆解：一个输出中同时掺杂了理解错误、知识缺失、推理偏差，很难追踪到底是哪一步产生了问题；即使通过提示词工程或微调修正表现，也缺少针对具体子问题的干预手段。这与企业在合规、风控和审计上的基本要求相矛盾。推理架构之所以被推到台前，很大程度上是因为它支持把复杂过程拆成可以分别监控与审计的步骤，每个步骤都可以采用不同的技术方案：有些用规则，有些用小模型，有些用检索，有些才需要调用大模型。这样一来，即便出现异常，也可以在局部回滚和修复，而不必“整体换模型”。

单次交互与长期系统演化之间的张力，则决定了架构层是否可持续。以“大模型优先”为中心的系统，往往把大量业务逻辑压缩在提示词和少数几个调用模板中，一旦业务规则变更、合规要求更新或用户行为迁移，就需要重新梳理提示词、重新评估效果。这种演化方式既不透明，也难以复用已有的软件工程与运维体系。推理架构则强调“让变化集中发生在架构层”：当业务发生变化时，优先调整任务拆解和工具编排策略，而不是频繁更换底层模型。模型可以迭代，但它被放在一个相对稳定的框架内；系统的演化主要通过增减组件、调整路由、修改数据接口来完成，从而继承了企业在微服务、API 管理等领域已有的经验。

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