2025年，AI领域迎来关键转折点。AI智能体正式"破圈"，从实验室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推理瓶颈：从"能做什么"到"能做好什么"
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(混合专家)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模型通过动态路由机制将输入分配给不同的专家模型处理，虽然提高了模型效率，但也带来了新的挑战：
- 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
- 混合部署失衡：采用PD混合部署容易出现资源分配不均，造成算力浪费和性能衰减
- 专家热点不均：动态路由机制常导致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
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；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"。
技术原理：系统级优化突破单点限制
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。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。
差异化路径：从"单点突破"到"系统优化"
当国际AI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"。
这种差异化路径的智慧在于：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，通过系统级创新实现"四两拨千斤"的效果。不追求单一硬件的性能突破，而是通过软硬件协同、资源调度优化，实现整体性能的跃升。
六大行业实践：大EP的规模化落地验证
从华为全联接大会2025期间的昇腾AI产业峰会可以看到，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业务的算力支撑
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，实现以下突破：
- 吞吐提升4倍
- 时延降低50%
- 调用成本降低超50%
这些指标的提升有力支撑了移动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：全流程AI教学科研赋能
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。
其他行业实践
除上述三大行业外，昇腾大EP方案还在政务、大模型开发和电力领域取得显著成效：
- 政务领域：提升政务服务效率，实现高效便民服务
- 大模型开发：加速模型迭代与优化，缩短研发周期
- 电力行业：优化电网调度与能源分配，提高能源利用效率
截至目前，昇腾大EP方案已深入六大行业的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：在约束中创新的发展逻辑
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，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：软硬件协同的系统性创新
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。这种垂直整合的优势在于：
- 软硬件协同优化：从芯片、驱动到框架的全栈优化，最大化系统效能
- 场景化适配：针对不同行业特点进行定制化优化，提高解决方案的针对性
- 生态共建：联合产业链伙伴共同推进技术落地，形成良性循环
行业场景深耕：从技术到价值的转化
中国AI产业的另一特点是"行业场景深耕"。与西方AI企业更多关注通用AI不同，中国企业更注重AI技术在具体行业场景的应用价值实现。
昇腾大EP方案的成功，正是因为它不是简单地将技术推向市场，而是深入理解各行业的痛点与需求，通过技术赋能解决实际问题。这种"以终为始"的思路，使得AI技术能够快速产生商业价值，进而获得持续投入，形成良性循环。
面向未来：系统创新的长远价值
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。
面向未来，中国AI产业的发展将更加注重：
- 自主创新：在关键核心技术上实现自主可控，减少对外部技术的依赖
- 开放合作：在自主创新的基础上，加强国际交流与合作，共同推动AI技术进步
- 伦理治理：建立健全AI伦理规范和治理体系，确保AI技术健康有序发展
结语：AI规模化落地的中国范式
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"技术垂直整合+行业场景深耕"的差异化路径，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"。随着AI技术的不断进步和应用场景的持续拓展，中国AI产业有望在全球AI治理和产业发展中发挥更加重要的作用，为构建人类命运共同体贡献AI力量。
在AI智能体元年这一关键节点，昇腾大EP的实践表明：AI技术的价值不在于其本身多么先进，而在于它能否真正解决实际问题，能否为人类社会创造实实在在的价值。这正是中国AI产业最值得借鉴的发展智慧。
