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向规模化应用的新阶段。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。
算力需求转向：从训练到推理的战略性转变
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"。这种价值认知的转变，直接推动了算力需求的重构。在AI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"。
尤其随着DeepSeek等推动MoE(混合专家系统)模型成为主流后，推理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。MoE模型通过动态路由机制，将输入任务分配给不同的专家模型处理，这种"专业分工"的架构虽能提升处理效率，但也带来了新的技术挑战。
MoE模型推理的三大痛点
在MoE模型的实际部署中，企业面临着一系列架构层面的问题，这些问题最终转化为可感知的实操痛点，集中表现为"推不动、推得慢、推得贵"。
单机部署瓶颈：在单机部署时，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。由于MoE模型包含多个专家模块，每个专家都需要存储相应的权重参数，导致单卡内存占用率极高，难以支持大规模专家的同时运行。
混合部署失衡：采用PD(参数服务器)混合部署模式，又容易出现资源分配失衡问题。这种模式下，不同专家可能分布在不同计算节点上，但资源分配往往难以实现最优匹配，不仅造成算力浪费，还会导致整体性能衰减。
专家热点不均：更为关键的是，MoE模型的动态路由机制常引发"专家热点不均"现象。部分专家可能因为被频繁调用而陷入瓶颈，其余专家却处于闲置状态，形成算力资源的结构性浪费。这种不均衡的负载分布，严重影响了系统的整体效率。
这些问题的存在，使得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。同时，输出结果的首Token时延居高不下，严重影响用户交互体验；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：MoE推理的"最优解"
面对MoE模型带来的推理瓶颈，华为昇腾在业界率先探索出以大规模专家并行(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。
在实际部署中，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"。
通过这种架构创新，昇腾实现了DeepSeek模型"1卡1专家"的配置，能够容纳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。这种"专卡专用"的专家分配模式，有效解决了传统部署中的资源竞争问题。
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期间发布的六大行业优秀实践中可以看到，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业务的性能与成本双赢
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。
这一突破对于运营商而言意义重大。在5G时代，AI能力已成为运营商差异化竞争的关键。通过大EP方案，运营商能够在保证低时延服务体验的前提下，大幅提升吞吐能力并控制成本，为用户提供更智能、更高效的通信服务。
教育领域：长文本处理助力教学科研创新
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。
教育AI的特殊性在于其需要处理大量专业知识和复杂逻辑，特别是在论文分析、代码生成等场景中，对模型的推理能力和效率要求极高。大EP方案通过优化专家间的协同工作，显著提升了长文本处理的效率，为教育AI的规模化应用扫清了障碍。
金融行业：实时风控与智能服务的双重突破
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。
金融领域的AI应用对可靠性和安全性要求极高，任何推理延迟或错误都可能导致严重后果。大EP方案通过优化专家间的负载均衡和通信效率，确保了金融AI系统的高稳定性和低延迟响应，为金融机构提供了更加可靠的AI基础设施。
其他行业的实践成果
除了上述三大重点行业，昇腾大EP方案还在政务、大模型开发和电力等领域取得了显著成效。在政务领域，大EP方案助力构建高效便民服务系统，提升政务处理效率；在大模型开发领域，为模型训练和推理提供了强大算力支持；在电力行业，通过优化能源调度和故障预测算法，提升了电网运行的智能化水平。
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。
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。
技术层面：从"单点突破"到"系统优化"
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"。
这种技术路径的优势在于，它不依赖于单一硬件的性能突破，而是通过系统层面的整合与优化，实现了整体性能的显著提升。在当前全球芯片供应链面临不确定性的背景下，这种"软硬协同"的技术路线展现出了更强的韧性和适应性。
产业层面：从"技术领先"到"规模落地"
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。这种以应用为导向的技术发展思路，与中国"新基建"和"数字中国"的国家战略高度契合，为AI技术的产业化应用提供了坚实基础。
未来展望：垂直整合思路的长期价值
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。
在AI技术快速迭代的今天，单纯依靠硬件性能提升的发展模式已难以为继。通过系统层面的创新，中国企业能够在不大幅增加硬件投入的前提下，显著提升AI系统的整体性能和效率，这种"以巧破力"的技术路线，将在未来的AI竞争中展现出越来越强的竞争力。
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AI技术日益成为国家竞争力的关键因素的今天，中国AI产业的实践经验，将为全球AI技术的健康发展提供有益借鉴，推动形成更加开放、包容、多元的AI发展格局。
随着昇腾大EP等创新方案的不断成熟和应用深化，我们有理由相信，中国AI产业将在全球AI治理和产业发展中发挥越来越重要的作用，为构建人类命运共同体贡献AI智慧和力量。
