上证报中国证券网讯百度副总裁石清华4月11日在智能电动汽车发展高层论坛（2026）发表演讲时表示，AI算力的重心正在从训练侧向推理侧发生历史性迁移，汽车行业正加速迈入“全量推理时代”。他认为，三大驱动力正在加速这一变革：企业内部智能化正在重塑研发、制造与营销的全链条；以自然语言描述需求、由AI自动生成代码的“氛围编程”（VibeCoding）在2026年成为主流，AI正在定义软件开发本身；而智能座舱中由AI实时生成的个性化交互界面、多模态感知与推理等新技术，正在将推理需求直接推向每一位终端用户。行业数据显示，到2026年，推理带来的算力增量占比将达到三分之二，未来将超过80%。根据OpenRouter最新数据测算，仅4月初，全球AI大模型总调用量就达到27万亿Token，环比增长18.9%，其中中国AI大模型周调用量达12.96万亿Token。推理需求的爆发式增长，既需要过硬的算力产品支撑，也需要企业在战略层面提前布局。在战略侧，石清华向车企提出“储算力、建平台、治数据”三点建议，即用国产算力应对推理增量，尽早搭建大模型平台为场景落地打基础，同时构建高质量数据集、梳理业务逻辑，为AI应用做好数据准备。当AI从改造企业内部、革新生产工具，进一步走向直接服务每一位用户时，推理需求的量级和商业挑战都达到了新的高度。智能座舱正是这一转变的最前沿。多智能体协同、多模态感知、长期记忆等能力正在让座舱从被动响应走向主动认知，但也带来了一个值得全行业关注的商业悖论：车企长期习惯按BOM（整车零部件成本）来核算一切，每个零部件装上车就不再产生额外支出。但座舱AI推理不同，它的费用随用户使用量持续增长。若仍按传统的固定物料成本来看待推理费用，逻辑上就会出现功能越受欢迎、用户调用量越大、企业反而越亏损的困局。在石清华看来，无论是座舱、智能体还是软件开发，所有场景都指向同一个核心命题：算力不应被视为研发成本，而是直接支撑用户体验和业务流的核心生产资源。企业需要通过高价值的产品服务和商业模式创新，让用户真正为“智能价值”买单，将AI能力转化为可持续的盈利点。这或许才是车企在推理时代最需要完成的一次认知转换。

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