Inference-Time Scaling: De Nieuwe Trainingsfrontier voor AI-Redenering

12 december 2025

Update december 2025: Inference-time scaling is uitgegroeid tot de dominante onderzoeksfrontier in AI-redenering. ThreadWeaver bereikt 1,5x latentiereductie met behoud van nauwkeurigheid. P1 wordt het eerste open-source model dat goud wint op de natuurkunde-olympiade door RL en test-time agents. DeepSeek-R1 evenaart OpenAI o1 tegen 70% lagere kosten. Analisten voorspellen dat inference 75% van de totale AI-rekenkracht zal claimen tegen 2030.

TL;DR

Het AI-schalingsparadigma is verschoven. In plaats van grotere modellen te trainen, bereiken onderzoekers nu state-of-the-art redenering door meer rekenkracht te besteden tijdens inference. Het kernbegrip: modellen "langer laten nadenken" door uitgebreide chain-of-thought produceert redeneercapaciteiten die training alleen niet kan bereiken. DeepSeek-R1 bewees dit op schaal door o1 te evenaren met het genereren van 10-100x meer tokens per query. ThreadWeaver paralleliseert deze redenering om latentie te verminderen. P1 combineert RL-training met test-time agents om goud te behalen op de natuurkunde-olympiade. Voor infrastructuur zal de inference-vraag de trainingsvraag met 118x overtreffen tegen 2026, wat GPU-inkoop hervormt richting inference-geoptimaliseerde hardware.

Wat Er Gebeurde

Drie onderzoeksdoorbraken tonen de volwassenheid van inference-time scaling:

DeepSeek-R1 (januari 2025): DeepSeek bracht R1 uit en bewees dat pure reinforcement learning redeneercapaciteiten kan produceren die OpenAI o1 evenaren. Het model verbeterde de AIME-benchmarknauwkeurigheid van 15,6% naar 71% door uitgebreide chain-of-thought redenering, en bereikte 86,7% met majority voting.¹

P1 Natuurkundemodel (november 2025): Onderzoekers brachten P1 uit, de eerste open-source modelfamilie die gouden-medailleprestaties behaalt op de Internationale Natuurkunde Olympiade (IPhO 2025). P1-235B-A22B scoorde 21,2/30 punten en eindigde als derde achter alleen Gemini-2.5-Pro en GPT-5.²

ThreadWeaver (2025): ThreadWeaver introduceerde parallelle redenering en behaalde gemiddeld 1,53x snelheidsverbetering in tokenlatentie met behoud van sequentiële redeneringsnauwkeurigheid. De aanpak maakt gelijktijdige verkenning van redeneringspaden mogelijk in plaats van sequentiële chain-of-thought.³

Waarom Het Belangrijk Is voor Infrastructuur

Het Mentale Model: Traditionele schaling investeerde rekenkracht tijdens training (grotere modellen, meer data). Inference-time scaling investeert rekenkracht tijdens queries (langere redeneringsketens, meerdere pogingen, zelfverificatie). Een model met 7B parameters en 100x inference-rekenkracht kan een 70B-model met standaard inference evenaren. De infrastructuurimplicaties zijn ingrijpend: inference-clusters zijn belangrijker dan trainingsclusters.

Inference Wordt het Knelpunt: Analisten voorspellen dat inference de vraag naar trainingsrekenkracht met 118x zal overtreffen tegen 2026. Tegen 2030 zou inference 75% van de totale AI-rekenkracht kunnen claimen, wat $7 biljoen aan infrastructuurinvesteringen stimuleert.⁴

Redeneringsmodellen Verbruiken Meer Tokens: DeepSeek-R1, o1 en o3-mini genereren "orden van grootte meer tokens" dan niet-redenerende modellen. OpenAI's inference-uitgaven in 2024 bereikten $2,3 miljard: 15 keer de trainingskosten voor GPT-4.⁵

GPU-Infrastructuurvraag Stijgt Explosief: Jensen Huang verklaarde dat volgende generatie redeneringsmodellen "tot 100 keer meer computationele middelen" vereisen.⁶ De AI-inferencemarkt groeit van $106 miljard (2025) naar $255 miljard (2030) met een CAGR van 19,2%.

Latentie Wordt Weer Belangrijk: ThreadWeaver's parallelle redenering adresseert een kritieke beperking. Sequentiële redeneringslatentie groeit evenredig met ketenlengte. Voor realtime-toepassingen wordt inference-snelheid een concurrentievoordeel.

Technische Details

DeepSeek-R1 Aanpak

DeepSeek-R1-Zero trainde redenering door pure RL met Group Relative Policy Optimization (GRPO):⁷

Opvallend is dat DeepSeek methoden zoals Process Reward Models en Monte Carlo Tree Search expliciet categoriseerde als "mislukte pogingen." De bevinding suggereert dat pure RL met langere antwoorden dient als impliciete inference-time scaling.⁸

ThreadWeaver Parallelle Redenering

ThreadWeaver maakt gelijktijdige redeneringspaden mogelijk in plaats van sequentiële chain-of-thought:⁹

Prestaties op Qwen3-8B basis:

P1 Natuurkundemodel

P1 combineert train-time en test-time scaling:¹⁰

Train-Time (RL Post-Training): - Multi-stage RL-framework op basis-taalmodellen - Progressieve redeneringsverbetering - Adresseert reward sparsity en entropy collapse

Test-Time (PhysicsMinions Agent): - Visual Studio: Visuele analyse - Logic Studio: Logische redenering - Review Studio: Oplossingverificatie - Multi-turn reflectie en zelfcorrectie

Resultaten op IPhO 2025:

Inference Compute Projecties

Beleid en Regelgevingsimplicaties

Bestaande regelgeving gebruikt trainingsrekenkracht-drempels (bijv. EU AI Act's 10^25 FLOPs). Inference-time scaling verandert echter de berekening:¹¹

• Modellen kunnen hoge capaciteiten bereiken door inference-rekenkracht, niet alleen training
• Een kleiner getraind model met uitgebreide test-time redenering kan de capaciteiten van drempelmodellen overtreffen
• Beleidsmakers riskeren "de werkelijke impact van een model te onderschatten" door alleen te focussen op trainingsrekenkracht

Wat Komt Er

2026: Inference-vraag naar verwachting 118x groter dan training. Datacenterplanning verschuift naar inference-geoptimaliseerde architectuur.

2027: Wereldwijde AI-relevante rekenkracht naar verwachting 100M H100-equivalenten (10x groei vanaf maart 2025).¹²

Doorlopend: Onderzoek gaat door naar parallelle redenering (ThreadWeaver), multi-agent systemen (PhysicsMinions) en RL-gebaseerde redenering (DeepSeek, P1).

Infrastructuurverschuiving: Speciaal gebouwde inference-infrastructuur (NVIDIA Blackwell, TPU v5e, Groq LPU's) wordt de dominante rekencategorie.

Belangrijkste Inzichten

Voor infrastructuurplanners: - Inference claimt naar verwachting 75% van AI-rekenkracht tegen 2030 - Redeneringsmodellen verbruiken 10-100x meer tokens dan standaardmodellen - Latentieoptimalisatie (ThreadWeaver-stijl parallellisme) creëert hardwarevereisten - Plan voor inference-intensieve workloads in capaciteitsmodellering

Voor operationele teams: - NVIDIA Blackwell geoptimaliseerd voor inference op schaal (1,4 exaFLOPS per rack) - Monitor inference-kosten, die trainingskosten 15x kunnen overtreffen (per OpenAI 2024) - Test-time compute tuning beïnvloedt latentie en kosten-afwegingen - Agent-frameworks (PhysicsMinions) voegen multi-turn inference overhead toe

Voor strategische planning: - Training vs. inference rekenkrachtverhouding verschuift dramatisch - Kleinere modellen + zware inference kunnen grotere getrainde modellen evenaren - DeepSeek-R1 demonstreert 70% kostenvoordeel door efficiëntie - Beleidskaders kunnen uitbreiden voorbij trainingsrekenkracht-drempels

Referenties

Voor GPU-infrastructuur ter ondersteuning van inference-intensieve AI-workloads, neem contact op met Introl.