2025年，AI领域迎来关键转折点——AI智能体正式"破圈"，从实验室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入规模化应用新阶段。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。
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。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——昇腾联合数十家行业伙伴集体亮相，将大规模专家并行（大EP）的六大行业实践成果推向台前。
AI大模型落地难，大EP适配MoE推理带来"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（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"机制实现高效推理，每个专家专注于特定领域知识，路由机制根据输入内容动态分配任务给最相关的专家。这种架构在理论上能大幅提升模型性能，但在实际部署中却面临诸多挑战。
传统部署模式的三大瓶颈：
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。当多个专家需要同时加载到同一GPU时，显存资源迅速耗尽，导致系统无法处理高并发请求。
PD混合部署失衡：采用Parameter Server（参数服务器）混合部署模式时，容易出现资源分配失衡问题。部分节点负载过高而其他节点闲置，不仅造成算力浪费，还会导致整体性能衰减。
专家热点不均：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"：
- 推不动：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；
- 推得慢：输出结果的首Token时延居高不下，严重影响用户交互体验；
- 推得贵：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架构的核心创新：
大EP（Expert Parallelism）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。这种架构设计巧妙地平衡了专家间的负载均衡与通信开销，为MoE模型的高效推理提供了坚实支撑。
六大行业优秀实践齐发，推动昇腾大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。
这一突破性成果意味着运营商能够以更低的成本服务更多用户，为5G时代的智能化应用奠定了坚实基础。特别是在节假日等高并发场景下，大EP方案确保了服务质量的稳定性，避免了因系统过载导致的用户体验下降。
教育领域：高校AI应用的规模化赋能
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，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。
具体而言，该高校部署的大EP系统不仅支持论文摘要生成、文献检索等传统AI应用，还能处理复杂的编程代码生成与调试、多语言翻译等高难度任务。系统的高吞吐特性确保了即使在期末考试季等高峰期，师生仍能获得稳定、及时的AI服务支持，显著提升了教学科研效率。
金融行业："邮智"大模型的规模化应用加速
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。
数据显示，邮储银行通过大EP方案，将AI客服的响应时间从平均3.5秒缩短至1.2秒，同时将单次交互的算力成本降低了62%。这一显著提升使得银行能够将AI服务扩展至更多业务场景，包括风险预警、反欺诈检测等高价值领域，为金融服务的智能化升级提供了强力支撑。
其他行业的创新应用
除上述三大行业外，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：通过部署大EP方案，某省级政务平台实现了AI政务服务的吞吐量提升5倍，市民咨询响应时间缩短70%，大幅提升了政务服务的效率和市民满意度。
- 大模型开发：某AI企业利用大EP架构加速MoE模型的推理部署，将模型迭代周期缩短40%，同时降低了60%的推理成本，加速了商业化进程。
- 电力行业：某电网公司应用大EP方案优化电力负荷预测模型的推理效率，预测准确率提升15%，为电网调度决策提供了更精准的数据支持。
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。
技术垂直整合+行业场景深耕，"中国方案"加速AI落地
从以上昇腾大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。
技术层面的垂直整合创新
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"。
这种垂直整合体现在三个层面：
硬件-软件协同优化：昇腾不仅提供AI芯片，还配套开发了完整的软件栈，包括CANN计算架构、MindSpore深度学习框架等，确保软硬件深度协同，最大化发挥系统性能。
算法-系统联合设计：针对MoE模型的特性，昇腾从算法层面和系统层面进行联合优化，设计专用的通信协议和调度策略，减少专家间的通信开销，提高并行效率。
训练-推理一体化方案：昇腾提供从模型训练到推理部署的一体化解决方案，确保模型在训练阶段就考虑到推理效率，避免后期适配的复杂性。
产业层面的场景深耕策略
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。
中国企业的场景深耕策略体现在：
行业定制化解决方案：针对不同行业的特定需求，提供定制化的大EP部署方案，如电信行业的高并发处理、金融行业的低延迟响应等。
渐进式AI转型路径：帮助企业设计从试点到全面推广的AI转型路径，降低初期投入风险，加速规模化应用进程。
生态合作与知识共享：通过建立行业联盟、举办技术研讨会等形式，促进客户间的经验交流与最佳实践分享，加速技术普及。
未来发展路径的差异化优势
而面向未来发展，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。
具体而言，这种差异化优势将体现在三个方面：
成本效益优势：在算力资源有限的情况下，通过系统优化实现更高的资源利用率，为企业提供更具性价比的AI解决方案。
规模化部署能力：针对中国庞大的市场需求，提供能够支持大规模部署的技术方案，满足千行百业的AI应用需求。
产业生态协同：通过构建开放、协同的AI产业生态，促进上下游企业的合作创新，形成技术、应用、人才、资本的良性循环。
结语：中国AI产业的"在约束中创新"
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技术快速迭代的时代，中国产业界通过"技术垂直整合+行业场景深耕"的策略，走出了一条独具特色的AI发展道路，为全球AI产业贡献了宝贵的实践经验。
未来，随着大EP技术的持续优化和行业应用的不断深化，中国AI产业有望在全球竞争中占据更加有利的位置，推动人工智能技术更好地服务于经济社会发展，创造更大的社会价值。
