随着人工智能技术的不断迭代，行业发展方向正从传统大语言模型转向推理模型和人工智能代理。然而，在这一变革趋势下，AI 芯片热度却居高不下，其背后有着多方面深层次原因。

技术上，推理模型崛起对算力要求更高。传统大语言模型生成任务表现好但推理能力有限，如 GPT - 4o 面对复杂任务需复杂提示工程和循环设计。新型推理语言模型（RLM），如 DeepSeek - R1 和 OpenAI 的 o1、o3 等，内置推理机制，能自动分解任务、迭代处理并纠错，但依赖强大计算支持，AI 芯片是关键。

计算扩展理论中，训练时提升性能需增强模型参数、数据量及计算量，推理 / 测试时提升推理性能要增加计算资源、用多路径搜索等，都需 AI 芯片硬件支撑。以 DeepSeek - R1 开发为例，其多阶段后训练流程结合监督微调（SFT）与强化学习（RL），提升模型推理能力和语言一致性，过程消耗大量计算资源，需高性能 AI 芯片保障训练。

人工智能代理发展与 AI 芯片紧密相连。传统语言模型（LLM）在知识和推理能力上有局限，人工智能代理将 LLM 与内部存储器和外部环境连接解决挑战。随着 RLMs 和测试时计算扩展技术进步，AI 代理设计和用户交互方式变化，如未来可能由单一 RLM 管理工作流程，代理自主性增强；用户交互更多委托任务给代理后台执行；工具调用能力集成拓展 AI 代理功能。这些变化需 AI 芯片提供高效计算能力，支持 AI 代理在复杂决策、与外部环境交互及工具调用等方面运行。

应用上，物联网、智能家居、自动驾驶、医疗健康等领域对高效 AI 推理芯片需求大。自动驾驶中，车辆需实时处理大量传感器数据，进行路况判断、障碍物识别、路径规划等复杂推理决策，要求 AI 推理芯片快速准确运行模型，保障行车安全。医疗健康领域，疾病诊断、医学影像分析等场景，AI 推理芯片助力医生高效准确判断。

市场竞争格局方面，众多企业布局 AI 芯片研发。寒武纪以高性能、低功耗 AI 推理芯片占较大市场份额；云天励飞专注推理芯片高效计算能力和灵活部署；旋极信息注重低延迟和高并发性能。同时，英特尔、英伟达、谷歌等国际知名芯片厂商投入巨大，新兴创业公司也凭独特技术和商业模式崭露头角，使 AI 芯片市场竞争激烈且充满活力。

可以发现，推理模型和人工智能代理发展依赖 AI 芯片强大算力，加上广泛的应用场景需求和激烈市场竞争，使 AI 芯片持续火爆。