大模型应用落地痛点：推理速度慢是提示词问题还是算力短板？

某项目在使用Qwen32B大模型进行工单纠错时，尽管用户认可效果，但响应速度过慢成为阻碍业务落地的关键瓶颈。面对厂商将原因归咎于提示词设计的说法，引发了业界对于大模型优化方向的深层思考。这暴露了当前企业级AI应用中普遍面临的困境：模型精度与推理效率难以兼得。仅靠优化提示词往往难以触及性能瓶颈的核心，解决这一问题需要审视模型架构、算力配置以及量化、蒸馏等工程化手段的综合运用。