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。这一年被业界公认为"AI智能体元年"，标志着AI技术从概念验证阶段迈入规模化应用新阶段。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。就在这个关键节点，华为全联接大会2025期间的昇腾AI产业峰会上，一则重磅消息为行业带来了新答案。
会上，昇腾联合数十家行业伙伴集体亮相，将大规模专家并行（大EP）的六大行业实践成果推向台前。从运营商的AItoC业务拓展到政务的高效便民服务，从教育的个性化学习推荐到金融的风险实时预警……这一技术方案已深度渗透50余家客户的核心场景，用实打实的应用效果展现着推理系统突破带来的"极致体验"。
这场集体发布的意义远超技术展示本身，它标志着中国主流行业的头部客户，正借助昇腾率先打造的大EP方案，在"推理体验"与"算力成本"的天平上找到精准平衡点。当AI大模型不再是实验室里的"展品"，而是能稳定、高效、经济地服务于生产场景时，中国AI产业已然找到AI规模化落地、可持续发展的新范式。
AI大模型落地难，大EP适配MoE推理带来"最优解"
在全球AI大模型产业化进程中，推理环节作为技术价值转化的核心，直接决定着AI红利能否真正落地。如果说模型训练是"练兵千日"，那推理就是"用兵一时"。尤其在DeepSeek推动MoE模型成为主流后，这一环节的重要性愈发凸显，同时也暴露出传统部署模式与新技术路线的适配矛盾。
传统MoE模型部署的三大瓶颈
在MoE模型部署过程中，企业面临着多重技术挑战：
单机部署困境：专家权重的高占用率让内存不堪重负，直接限制了并发处理能力。当多个专家模型同时运行于同一设备上时，内存资源被大量占用，导致系统无法高效处理并发请求。
混合部署失衡：采用PD混合部署模式时，容易出现资源分配失衡问题。这种部署方式虽然理论上可以优化资源利用，但在实际操作中往往导致部分计算资源过度使用，而另一部分资源却处于闲置状态，造成整体性能衰减。
专家热点不均：MoE模型的动态路由机制常引发"专家热点不均"现象。部分专家承担过量任务陷入瓶颈，其余专家却处于闲置状态，形成算力资源的结构性浪费。这种不均衡负载不仅影响系统整体性能，还会导致部分用户请求响应延迟。
企业面临的实操痛点
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"：
- 推不动：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。
- 推得慢：输出结果的首Token时延居高不下，严重影响用户交互体验，特别是在实时对话、金融交易等对时延敏感的场景中。
- 推得贵：单位时间内有效处理的Token数量不足，导致每Token成本高企，直接削弱了企业在"Token经济时代"下的商业竞争力。
大EP架构的创新突破
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，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。
而大EP架构的高效运转，离不开多机多卡的超节点的支撑，因为大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"。
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。
六大行业优秀实践齐发，推动昇腾大EP成为"事实标准"
从此次发布的运营商、政务、教育、金融、大模型、电力六大行业优秀实践中也可以看到，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业务规模化
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：科研教学全流程赋能
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，影响师生科研与学习效率。
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：实时风控与智能服务
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。然而，传统方案难以在多场景下同时实现推理性能的质变，制约了效率提升与服务面扩大。
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。
其他行业的应用成果
除上述行业外，昇腾大EP方案在政务、大模型和电力行业也取得了显著成效：
- 政务领域：通过部署昇腾大EP方案，政务AI应用实现了服务效率提升60%，市民平均等待时间缩短70%，大幅提升了政务服务的便民性和可及性。
- 大模型服务：为AI大模型服务商提供高性价比的推理基础设施，支持模型服务提供商在保持高质量输出的同时，将服务成本降低45%，加速了AI大模型的商业化进程。
- 电力行业：在电网调度、负荷预测等场景中，昇腾大EP方案使AI推理速度提升2.5倍，为电网的智能化运行提供了强有力的技术支撑。
数据显示，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，攀登新一轮数智化发展高地。
技术垂直整合+行业场景深耕，"中国方案"加速AI落地
从以上昇腾大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。
技术层面的创新路径
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"，与中国算力产业发展特点实现了"同频共振"。
这种差异化技术路径的核心在于：
- 系统级优化：不单纯依赖硬件性能提升，而是从系统架构层面进行整体优化，实现资源的高效配置和利用。
- 软硬件协同：通过软硬件协同设计，充分发挥各组件性能优势，实现1+1>2的效果。
- 分布式架构创新：针对MoE模型特点，设计分布式专家并行架构，解决传统部署模式的瓶颈问题。
产业层面的战略选择
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。具体表现为：
- 成本效益比提升：通过优化资源利用，大幅降低单位推理成本，使AI应用在经济上更具可行性。
- 部署灵活性增强：支持多种规模和场景的灵活部署，满足不同企业的个性化需求。
- 技术门槛降低：简化复杂AI系统的部署和管理，使更多企业能够享受到AI技术带来的价值。
未来发展趋势
而面向未来发展，这种差异化路径的价值将进一步凸显。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。
未来，昇腾大EP方案可能的发展方向包括：
- 多模态支持：扩展对图像、语音等多模态数据的处理能力，满足更广泛的AI应用场景。
- 自适应优化：引入更智能的资源调度算法，实现系统性能的自适应优化。
- 边缘计算融合：将大EP架构与边缘计算结合，支持更低时延的本地化AI推理。
- 绿色低碳：通过能效优化，降低AI系统的能源消耗，助力实现碳中和目标。
结语：中国AI产业的创新范式
一言以蔽之，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AI技术快速发展的今天，中国产业界通过自主创新和开放合作，正在构建一个更加多元、包容、可持续的AI生态系统，为全球科技进步贡献中国智慧。
随着AI智能体进一步"破圈"，我们有理由相信，以昇腾大EP为代表的技术创新将继续推动AI应用向更深层次、更广领域拓展，为经济社会发展注入新的动力。在这个AI技术与应用深度融合的新时代，中国产业界正以实际行动诠释着"科技向善"的理念，让AI技术真正成为造福人类的强大工具。
