2025年，AI领域迎来关键转折点。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"。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。正是在这个关键节点，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。
大EP架构：破解MoE推理瓶颈的创新方案
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(专家混合)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。
MoE模型虽然通过"专业分工"提升了模型性能，但在推理阶段却面临诸多挑战：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；采用PD混合部署，又容易出现资源分配失衡，不仅造成算力浪费，还会导致整体性能衰减；更关键的是，MoE模型的动态路由机制常引发"专家热点不均"，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；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。
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(大规模专家并行)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
