大模型训练和推理都有各自的应用场景和前景。训练主要关注如何从大量数据中学习出有效的模型，而推理则是将训练好的模型应用到实际场景中解决问题。 训练方面，随着大数据和深度学习的发展，越来越多的模型被训练出来，用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉等。这些模型需要大量的数据和计算资源，因此训练过程通常需要高性能的计算设备和专业的团队。 推理方面，随着模型的不断优化和硬件性能的提升，推理速度越来越快，应用场景也越来越广泛。例如，在自动驾驶、智能助手等领域，都需要实时的推理能力。此外，推理还可以用于模型的压缩和优化，提高模型的效率和性能。 总的来说，大模型训练和推理都有各自的优势和应用场景，具体哪个更有前景，还需要根据实际需求和技术发展来判断。