2026 年，大模型的推理成本正经历“摩尔定律”式的坍塌。随着推理侧缩放定律（Inference-time Scaling Laws）的发现，AI 正在从“快思考”向“慢思考”进化。
技术核心： 类似于人类在面对难题时会停下来思考，新一代模型在推理阶段引入了动态计算分配。通过增加推理时的搜索步数和路径验证，模型能够自我纠正逻辑错误。
行业影响： 这一突破使得 AI 在数学证明、复杂代码重构等高逻辑要求的任务中，表现出了超越人类专家平均水平的能力。算力的投入重点正从“训练大模型”转向“让模型想得更久”。
推测： 这种“思维链”的显性化将导致 AI 调试工具的变革，开发者将能够像观察代码断点一样，观察 AI 的每一个逻辑推理节点。
