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生产一线。这一年被业界公认为'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。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
AI产业的演进路径正经历着深刻变革。过去几年，行业重心主要集中在模型训练阶段，追求更大规模、更复杂参数的模型架构，算力资源也主要向训练环节倾斜。然而，随着AI应用从概念验证走向规模化部署，推理环节的重要性日益凸显。
这种转变背后有三重驱动因素：一是用户交互需求的爆发式增长，使得推理请求量呈指数级上升；二是企业对AI投资回报率的追求，要求技术方案必须具备商业可持续性；三是AI应用场景的多元化，从单一文本处理扩展到多模态、长文本、复杂对话等高难度任务。
在这一背景下，华为昇腾推出的'大规模专家并行'(大EP)架构，正是对AI推理新需求的精准回应。通过将MoE模型的多个路由专家分散部署于多卡环境，大EP架构实现了算力资源的精准匹配与高效利用，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。
MoE模型推理的挑战与破局之道
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。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。
传统部署模式的三重困境
单机部署的资源瓶颈：在单机环境下部署MoE模型时，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。企业即使采购高端算力硬件，也难以应对长文本处理、多轮对话等复杂推理需求。
PD混合部署的失衡问题：采用PD(参数服务器)混合部署模式时，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。部分计算单元负载过高，而其他单元却处于闲置状态，形成资源结构性浪费。
动态路由的'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，导致算力资源利用效率低下。
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架构的创新突破
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方案的规模化验证
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业务的高性能支撑
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。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：长文本处理的高效突破
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：实时决策的算力保障
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。
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。
数据显示，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：系统优化弥补单卡差距
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：一方面，它不依赖于单一硬件的突破性进展，而是通过系统级的创新实现整体性能提升；另一方面，它能够更好地适应中国算力基础设施的实际情况，最大化现有资源的利用效率，降低企业AI应用的门槛。
产业层面：规模化落地的核心需求
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。这种以应用为导向的技术发展模式，与中国制造业数字化转型的需求高度契合，也为AI技术的广泛普及创造了条件。
未来发展：垂直整合的长期价值
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。
结语：AI落地的'中国方案'
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'。随着技术的不断演进和应用场景的持续拓展，昇腾大EP架构有望在更多领域展现其价值，推动AI技术从'可用'向'好用'、'普惠'的方向发展，真正释放人工智能的变革力量。
