2025年，AI领域迎来了一场关键转折——AI智能体正式"破圈"，从实验室的精密算法走向千行百业的生产一线。这一年也因此被业界公认为"AI智能体元年"。伴随着AI应用的井喷式增长，算力需求的底层逻辑正在悄然改变：如果说过去的算力焦点是模型训练的"厚积"，那么现在，AI推理的"薄发"正成为驱动算力增长的核心引擎。
对于企业而言，AI大模型的价值不再停留在"能做什么"，而是"能做好什么、能低成本做好什么"。如何在推理环节实现"降本、提质、增效"的三重突破，打通商业落地的"最后一公里"，成为所有从业者共同的考题。
AI推理：从"厚积"到"薄发"的产业转向
AI产业的演进路径正在经历深刻变革。过去几年，行业关注点多集中在模型训练阶段，追求更大参数规模、更复杂架构的AI模型。然而，随着AI技术逐渐成熟，产业焦点正从"训练"转向"推理"，从"模型研发"转向"应用落地"。
这种转向背后有着深刻的产业逻辑。一方面，经过几年的快速发展，AI大模型技术已经相对成熟，模型性能达到一定阈值后继续提升的边际效益递减；另一方面，企业应用AI的需求日益迫切，但高昂的推理成本成为制约因素。数据显示，企业AI部署中，推理环节的算力消耗占比已超过60%，且这一比例仍在持续上升。
在"Token经济时代"，企业AI应用的商业价值直接与推理效率挂钩。首Token时延影响用户体验，单位时间处理Token数量决定服务能力，而每Token成本则关系到商业可持续性。这三者共同构成了企业AI推理的"铁三角"，如何在这三者间取得平衡，成为AI产业规模化落地的关键挑战。
MoE模型推理：机遇与挑战并存
在AI模型架构演进中，MoE(Mixture of Experts)模型正成为新的主流方向。以DeepSeek为代表的MoE模型通过"专家分工"机制，实现了模型容量与计算效率的平衡，为处理复杂任务提供了新可能。
然而，MoE模型的大规模部署也带来了新的技术挑战。传统的推理部署模式难以适应MoE模型的特性，主要体现在三个方面：
- 单机部署瓶颈：专家权重的高占用率导致内存不堪重负，限制了并发处理能力；
- 混合部署失衡：采用PD混合部署时，资源分配不均造成算力浪费；
- 专家热点不均：动态路由机制导致部分专家过载，而其他专家闲置，形成结构性浪费。
这些架构层面的问题，最终转化为企业可感知的实操痛点，集中表现为"推不动、推得慢、推得贵"。不少企业即便采购大量算力芯片堆叠，仍难以应对长文本处理、多轮对话等复杂推理需求，硬件资源无法形成有效支撑。
大EP架构：MoE推理的"最优解"
面对MoE模型带来的推理瓶颈，昇腾在业界率先探索出以大EP架构创新为核心，结合超节点硬件及昇腾基础加速软件的"一体化破局"方案，成为适配MoE推理的"最优解"。
大EP架构的核心逻辑
大EP架构的核心是将MoE模型的多个路由专家分散部署于多卡环境，通过动态调度实现算力资源的精准匹配。这既保留了MoE模型"专业分工"的优势，又解决了"协同混乱"的问题，让每卡算力得到充分利用，进而提升系统吞吐率，并降低时延。
这种架构创新的关键在于实现了"专家并行"与"算力协同"的平衡。传统部署方式要么将所有专家集中在一卡上，导致资源瓶颈；要么简单分散专家，造成协同效率低下。而大EP架构通过精细化的任务调度和资源分配，实现了专家间的无缝协作，既保证了专业性，又提升了整体效率。
超节点的支撑作用
大EP架构的高效运转，离不开多机多卡的超节点的支撑。大EP的分布式特性对设备间通信要求极高，需要大带宽、低时延的互联能力保障专家间的数据传输效率。
以昇腾384超节点为例，其依托华为自研的灵衢互联协议，将通信带宽提升15倍，单跳通信时延降至200纳秒以内，为专家协同搭建起"通信高速公路"。这种硬件层面的创新，为大EP架构的分布式部署提供了坚实基础。
在实际部署中，大EP+昇腾384超节点可实现DeepSeek模型"1卡1专家"的配置，容纳256个路由专家、32个共享专家及96个冗余专家，既保障了系统稳定性，又实现了算力资源的高效利用。
六大行业实践：大EP方案的规模化验证
从华为全联接大会2025期间的昇腾AI产业峰会上发布的六大行业优秀实践可以看出，依托强大垂直整合能力的昇腾大EP方案，从先行先试到规模落地，已成为MoE模型推理部署的"事实标准"，正为各行各业企业带来显著的"降本、提质、增效"价值。
电信行业：AItoC业务的算力支撑
在电信行业，随着智能客服、通话助手、5G消息智能体等AItoC应用的规模化普及，运营商面临着用户请求量激增带来的推理性能瓶颈，同时高昂的调用成本也制约着业务的持续扩张。
对此，三大运营商基于自研AI或大模型平台部署昇腾大EP方案，构建高性能推理API服务。方案落地后，不仅实现吞吐提升4倍、时延降低50%，更将相关调用成本降低超50%，有力支撑了移动AI时代新兴业务的高速发展，推动用户体验革新升级。
教育领域：科研与教学的AI赋能
在教育领域，高校在服务海量师生的AI助教、科研辅助等场景中，常面临长文本输入输出的处理需求，传统推理方案存在吞吐性能不足的问题，难以高效支撑全校范围内AI教学、论文速读、编程辅助等全流程应用。
国内某顶尖985高校引入昇腾大EP方案赋能教学科研AI场景，将2k长文本输入输出场景的吞吐性能提升3倍以上，成功满足了全校数万师生多样化的AI需求，让全校师生及科研人员得以"以AI的方式打开AI时代"，加速教学科研创新进程。
金融行业：实时决策的算力保障
金融行业作为数字化、智能化的先行者，在银行业信贷审批、风险管理、证券业财报点评、智能投顾等众多场景中，对AI推理的实时性、准确性和规模化能力要求极高。
以中国邮政储蓄银行为例，其在携手昇腾构建千卡训推算力集群、打造"邮智"大模型并开展230个AI场景创新应用后，进一步部署昇腾大EP方案，实现3倍吞吐性能提升。这一突破加速了"邮智"大模型的规模化应用，深度赋能智能客服、审贷助手、后训练数据合成等业务场景，全面推进邮储银行面向AI时代的数智化转型。
其他行业的创新应用
除上述行业外，昇腾大EP方案还在政务、大模型开发、电力等领域展现出广泛应用价值。在政务领域，通过高效推理实现政务服务的智能化升级；在大模型开发领域，为模型训练后的高效推理提供支持；在电力行业，助力电网调度与能源管理的智能化决策。
截至目前，昇腾大EP方案已深入上述六大行业的50余家客户核心场景，以"一份投入，多份产出"的高效模式最大化成本效益，助力企业AI大模型从实验室稳步走向生产场景。
中国AI产业的差异化发展路径
从昇腾大EP的行业实践与发展逻辑中，可清晰看到中国AI产业的差异化发展路径，即在单卡算力与全球顶尖水平存在差距、企业AI投资预算相对有限的约束下，中国产业界通过"技术垂直整合+行业场景深耕"的组合策略，走出了一条适配自身需求的AI落地之路。
技术垂直整合的系统思维
从技术层面看，当国际巨头更多聚焦于"提升单卡算力"以解决推理难题时，中国企业选择从"系统层面优化资源效率"切入，通过大EP+超节点创新，将现有软硬件资源的协同效能最大化，以"群体优势"弥补"个体差距"。
这种系统思维的核心在于打破"唯算力论"的局限，不单纯追求硬件性能的提升，而是通过软硬件协同优化，实现整体效率的最大化。在算力资源有限的条件下，这种"整体大于部分之和"的系统创新，为中国算力产业发展特点实现了"同频共振"。
行业场景深耕的落地导向
从产业层面看，中国AI产业的核心需求是"千行百业的规模化落地"，而非局限于特定场景的"AGI梦"。这意味着技术方案必须兼顾"性能"与"成本"，既要满足复杂场景的推理需求，又要控制企业的投入门槛。
昇腾大EP方案通过"一份投入，多份产出"，实现了"低成本高性能"的目标，有力支撑了"人工智能+"的蓬勃发展。这种以实际应用为导向的技术创新，正是中国AI产业区别于国际竞争对手的显著特征。
面向未来的长期价值
随着MoE模型向"更大规模、更多模态"迭代，单卡算力的提升将面临物理极限与成本瓶颈，而垂直整合、系统创新的思路将具备更长期的生命力，持续树立中国AI产业在全球竞争中的重要差异化优势。
这种差异化路径的价值将在未来进一步凸显。一方面，随着AI应用场景的不断深化，对推理效率的要求将越来越高；另一方面，在算力资源日益紧张的背景下，资源优化利用的重要性将超过单纯算力提升。这两大趋势都将使"系统优化"的价值更加凸显。
结语：中国AI方案的全球启示
昇腾大EP行业应用的规模爆发，不仅解决了AI推理的"最后一公里"难题，更印证了中国AI产业"在约束中创新"的发展逻辑——不依赖单一硬件的性能突破，而是通过系统层面的整合与优化，将技术创新与产业需求深度绑定，最终实现AI在千行百业的落地生根。
这种路径不仅为中国AI产业的规模化发展提供了坚实支撑，也为全球AI产业的多元化发展提供了"中国方案"。在国际AI竞争日益激烈的背景下，中国AI产业通过"技术垂直整合+行业场景深耕"的差异化路径，走出了一条独具特色的AI发展道路，为全球AI产业的可持续发展提供了有益借鉴。
未来，随着AI技术的不断演进和应用场景的不断拓展，中国AI产业将继续深化这一发展路径，通过持续的技术创新和行业实践，推动AI技术更好地服务于经济社会发展的各个领域，为实现数字中国建设提供强大动力。
