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，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。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。
AI推理：从"厚积"到"薄发"的范式转变
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(Mixture of Experts)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"专家分工"机制，将复杂问题分解给不同专家处理，既提高了模型效率，又降低了计算复杂度。然而，这种创新架构在推理环节却带来了新的挑战：
- 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(Pod)混合部署时，容易出现资源分配失衡，造成算力浪费和性能衰减；
- 专家热点不均：MoE模型的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，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"：
- 硬件资源无法形成有效支撑，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，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
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。
与传统的单机部署或混合部署模式相比，大EP架构实现了三大突破：
- 资源利用率提升：通过专家分布与算力资源的精准匹配，解决了专家热点不均问题；
- 并发能力增强：多卡协同大幅提升了系统并发处理能力，满足高并发场景需求；
- 成本效益优化：在同等性能要求下，大幅降低硬件投入和运营成本。
超节点：大EP高效运转的基石
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，实现了两大技术突破：
- 通信带宽提升15倍：大幅提升多卡间的数据传输能力；
- 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业务的高效支撑
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。
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，实现了三大显著成果：
- 吞吐提升4倍：大幅提升系统并发处理能力；
- 时延降低50%：显著改善用户体验；
- 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。
教育领域：科研与教学的全流程赋能
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。
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。
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。
其他行业的实践成果
除了上述三大行业，昇腾大EP方案在政务、大模型开发和电力行业也取得了显著成效：
- 政务领域：高效便民服务系统实现响应速度提升3倍，市民满意度显著提高；
- 大模型开发：模型迭代周期缩短40%，研发效率大幅提升；
- 电力行业：电网故障预测准确率提升25%，运维成本降低30%。
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。
"中国方案"：技术垂直整合与行业场景深耕
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：系统层面的创新突破
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：
- 充分利用现有资源：无需等待单卡算力的突破性提升，即可通过系统优化显著提升整体性能；
- 降低技术门槛：使更多企业能够负担AI推理部署，加速技术普及；
- 长期发展潜力：随着MoE模型向"更大规模、更多模态"迭代，单卡算力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。
行业场景深耕：从实验室到生产一线
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。其行业深耕策略体现在：
- 垂直领域定制化：针对不同行业特点，提供差异化解决方案；
- 场景化落地路径：从简单场景到复杂场景，循序渐进推动AI应用；
- 生态共建共享：联合行业伙伴共同探索AI应用的最佳实践。
未来展望：AI规模化落地的新范式
面向未来发展，这种差异化路径的价值将进一步凸显。随着AI技术向各行各业深度渗透，规模化落地将成为产业发展的主旋律。昇腾大EP的行业应用规模爆发，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。
技术发展趋势
- MoE模型规模持续扩大：从目前的数百专家扩展到数千专家，对推理系统提出更高要求；
- 多模态融合成为主流：文本、图像、音频等多种模态的混合推理需求增加；
- 实时性要求不断提高：从分钟级响应到毫秒级响应，对推理时延提出更严苛要求。
产业演进方向
- AI基础设施云化：更多企业将采用云服务方式获取AI推理能力；
- 行业大模型专业化：针对特定行业训练的专业化大模型将增多；
- AI应用普惠化：随着成本降低，中小企业也能负担高质量AI服务。
中国AI产业的全球定位
昇腾大EP的行业应用规模爆发，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"。在未来全球AI格局中，中国产业有望通过"技术垂直整合+行业场景深耕"的独特优势，走出一条差异化发展道路，为世界AI产业发展贡献中国智慧。
结语
AI推理技术的突破，是AI从实验室走向产业应用的关键一步。昇腾大EP通过系统级创新，解决了MoE模型推理中的核心痛点，已在多个行业实现规模化落地，为中国AI产业提供了可复制、可推广的成功经验。
未来，随着AI技术的不断演进和产业需求的持续增长，推理技术将继续扮演"AI价值转化器"的关键角色。而中国AI产业通过"技术垂直整合+行业场景深耕"的发展路径，有望在全球AI竞争中形成独特优势，推动AI技术在千行百业的深度应用，为数字经济发展注入新动能。
