Beyond Benchmarks: The Economics of AI Inference

📄 arXiv: 2510.26136v1 📥 PDF

作者: Boqin Zhuang, Jiacheng Qiao, Mingqian Liu, Mingxing Yu, Ping Hong, Rui Li, Xiaoxia Song, Xiangjun Xu, Xu Chen, Yaoyao Ma, Yujie Gao

分类: cs.AI

发布日期: 2025-10-30

💡 一句话要点

构建LLM推理经济学框架，揭示成本、规模与质量间的关系

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 推理成本 经济学分析 生产前沿 规模经济

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理成本高昂，限制了其商业化和普及，亟需量化分析推理过程的经济特性。
  2. 论文将LLM推理视为一种生产活动，从经济学角度分析成本、规模和质量之间的关系。
  3. 通过实验构建LLM推理生产前沿，揭示了边际成本递减、规模报酬递减等经济学规律。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的推理成本已成为决定其商业可行性和广泛应用的关键因素。本文提出了一个量化的“推理经济学”框架，将LLM推理过程视为一种计算驱动的智能生产活动。我们分析了在各种性能配置下，其边际成本、规模经济和产出质量。基于WiNEval-3.0的经验数据，我们构建了首个“LLM推理生产前沿”，揭示了三个原则：边际成本递减、规模报酬递减以及最佳成本效益区。本文不仅为模型部署决策提供了经济基础，也为未来基于市场的AI推理资源定价和优化奠定了经验基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM推理成本高昂，缺乏有效经济学分析框架的问题。现有方法主要关注模型压缩、加速等技术手段，忽略了推理过程的经济特性，无法指导模型部署和资源分配。

核心思路：论文的核心思路是将LLM推理过程视为一种生产活动，借鉴经济学理论，分析其成本、规模和产出质量之间的关系。通过量化这些关系，可以更好地理解LLM推理的经济特性，从而优化模型部署和资源分配。

技术框架：论文构建了一个量化的“推理经济学”框架，主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：使用WiNEval-3.0数据集，收集不同LLM在不同配置下的推理性能数据。2) 成本建模：建立LLM推理的成本模型，考虑计算资源、能源消耗等因素。3) 经济学分析：分析LLM推理的边际成本、规模经济和产出质量之间的关系。4) 生产前沿构建：基于实验数据，构建LLM推理的生产前沿，揭示最佳成本效益区。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将经济学理论引入LLM推理分析，提出了“推理经济学”框架。与现有方法相比，该框架不仅关注技术指标，还关注经济效益，可以更全面地评估LLM推理的性能。此外，构建“LLM推理生产前沿”也为模型部署和资源分配提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用WiNEval-3.0数据集进行实验，保证了实验结果的可靠性。2) 建立了合理的成本模型，考虑了计算资源和能源消耗等因素。3) 使用经济学指标（如边际成本、规模经济）来分析LLM推理的性能。4) 构建了“LLM推理生产前沿”，可视化了成本、规模和质量之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文基于WiNEval-3.0数据集，构建了首个“LLM推理生产前沿”，揭示了LLM推理的边际成本递减、规模报酬递减等经济学规律。实验结果表明，存在一个最佳成本效益区，可以在保证推理质量的前提下，显著降低推理成本。这些发现为LLM的部署和资源分配提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM的部署和资源分配优化，帮助企业降低推理成本，提高商业可行性。此外，该框架还可用于AI推理资源的定价和市场化，促进AI技术的广泛应用。未来，该研究可扩展到其他AI模型和任务，为AI经济学研究提供理论基础。

📄 摘要（原文）

The inference cost of Large Language Models (LLMs) has become a critical factor in determining their commercial viability and widespread adoption. This paper introduces a quantitative economics of inference'' framework, treating the LLM inference process as a compute-driven intelligent production activity. We analyze its marginal cost, economies of scale, and quality of output under various performance configurations. Based on empirical data from WiNEval-3.0, we construct the firstLLM Inference Production Frontier,'' revealing three principles: diminishing marginal cost, diminishing returns to scale, and an optimal cost-effectiveness zone. This paper not only provides an economic basis for model deployment decisions but also lays an empirical foundation for the future market-based pricing and optimization of AI inference resources.