2025年以来，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，今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。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。
大EP架构：MoE模型推理的"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。
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；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。
六大行业实践：大EP的规模化落地
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突破
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。如何在保证低时延服务体验的前提下，提升吞吐能力并控制成本，成为行业核心挑战。
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：长文本处理与科研效率提升
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的全面升级
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。
本次发布中，多家金融机构在此次发布中集中展示了昇腾大EP方案的应用成果。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。
政务服务：高效便民的AI应用
在政务领域，昇腾大EP方案助力政府部门构建高效便民的AI服务体系。通过部署大EP架构，政务AI系统能够同时处理大量市民咨询、政策解读、证件办理等请求，实现响应速度提升70%，准确率达到95%以上，大幅减轻政务人员工作负担，提升公共服务效率。
电力行业：智能运维与能源优化
电力行业应用昇腾大EP方案后，在电网故障预测、设备健康监测、负荷预测等场景中取得显著成效。系统通过实时分析海量传感器数据，能够提前24小时预测设备故障，准确率达到88%，帮助电力公司减少非计划停机时间30%，每年节省运维成本超千万元。
大模型服务：API经济时代的算力新范式
对于提供大模型API服务的企业而言，昇腾大EP方案实现了算力资源与业务需求的精准匹配。在保证服务质量的同时，将算力利用率提升至85%以上，单位算力成本降低40%，使企业能够在激烈的市场竞争中保持价格优势，同时获得更高利润空间。
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。
技术垂直整合：系统层面优化资源效率
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"。
这种垂直整合的优势在于，它不仅关注硬件性能的提升，更注重软硬件协同优化，实现1+1>2的效果。昇腾大EP方案通过创新的动态调度算法和高效的通信协议，将分散的算力资源整合为一个高效协同的整体，在现有硬件条件下实现了性能的最大化。
行业场景深耕：从通用技术到垂直解决方案
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。
与追求通用AI解决方案的国际巨头不同，中国AI企业更注重行业场景的深度适配。昇腾大EP方案针对不同行业的特点和需求，提供了定制化的优化策略，从算法优化到部署方案，再到运维支持，形成了一套完整的行业解决方案，大大降低了企业的应用门槛。
未来展望：AI推理的演进与挑战
随着AI技术的不断发展和应用场景的持续拓展，AI推理环节将面临新的挑战和机遇。面向未来，昇腾大EP架构将继续演进，以适应更加复杂的AI应用需求。
MoE模型的规模化与多模态融合
未来，MoE模型将向"更大规模、更多模态"方向发展，这对推理系统提出了更高要求。一方面，模型参数规模将持续扩大，从目前的数百亿向数千亿甚至万亿级别迈进；另一方面，文本、图像、音频等多种模态的融合将成为常态，对推理系统的处理能力和实时性提出更高挑战。
昇腾大EP架构通过持续优化动态调度算法和通信协议，将能够更好地应对这些挑战。未来的大EP架构将支持更大规模的专家并行，实现更细粒度的任务分配，同时通过多模态专用的优化策略，提升跨模态推理的效率和准确性。
边缘计算与云边协同的推理新模式
随着物联网设备的普及和5G网络的部署，边缘计算将成为AI推理的重要场景。边缘设备对推理系统的实时性、隐私保护和能耗提出了更高要求，同时由于边缘计算资源的限制，如何在有限资源下实现高效推理成为关键挑战。
昇腾大EP架构将与边缘计算深度融合，形成云边协同的推理新模式。在云端，大EP架构处理复杂的大规模推理任务；在边缘端，轻量化的推理引擎处理实时性要求高的任务。通过云边协同，实现算力资源的优化配置，满足不同场景的推理需求。
绿色AI：算力效率与可持续发展的平衡
随着AI应用的普及，算力消耗带来的能源问题日益突出。如何在提升AI推理性能的同时，降低能源消耗，实现绿色AI，成为行业的重要课题。
昇腾大EP架构通过高效的算力利用和智能的能源管理，正在探索绿色AI的实现路径。一方面，通过优化算法和硬件设计，提高单位算力的处理效率；另一方面，通过智能的负载均衡和能源调度，在保证服务质量的同时，降低整体能耗。未来，大EP架构将进一步融入绿色AI的理念，实现算力效率与可持续发展的平衡。
结语：中国AI方案的价值与启示
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"。在全球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"的策略，走出了一条差异化的发展道路，展现了强大的创新活力和产业韧性。
未来，随着AI技术的不断演进和应用场景的持续拓展，昇腾大EP架构将继续发挥其系统级优化的优势，为AI推理提供更高效、更经济、更绿色的解决方案，推动AI技术在千行百业的深度应用，助力全球AI产业的可持续发展。
