2025年大模型推理优化与部署实践产业洞察研究报告

版权声明 本报告版权属于云计算开源产业联盟与云原生产业联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：云计算开源产业联盟、云原生产业联盟”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 编制说明 《大模型推理优化与部署实践产业洞察研究报告》的编制工作启动于2025年8月，经历了前期调研、框架设计、测试设计、案例收集、报告撰写、修改完善等阶段，于2025年12月正式定稿并发布。 核心编写组： 黄今非（中国信息通信研究院云计算与大数据研究所） 刘如明（中国信息通信研究院云计算与大数据研究所） 杜岚（中国信息通信研究院云计算与大数据研究所） 徐崚峰（中信证券股份有限公司） 韩冠平（北京硅基流动科技有限公司） 吴凡（北京硅基流动科技有限公司） 李涛（天翼云科技有限公司） 齐永丹（天翼云科技有限公司） 感谢以上专家在报告编制过程中的支持（以上排名不分先后），在此一并表示感谢。 前言 当前，人工智能产业已进入从“模型创新”向“规模落地”的关键转型期，大模型作为驱动新质生产力的重要引擎，其价值实现越来越依赖于高效、稳定的推理部署服务。这一趋势正在推动算力基础设施结构发生显著变化，从以模型训练为主逐步转向以推理服务为核心。数据分析显示，算力投入结构可能将从当前主要用于集中式训练，逐步转变为未来以分布式推理为主的发展态势。 在这一产业转型过程中，大模型推理服务的规模化部署仍面临多方面的现实挑战。这些挑战不仅关系到用户体验，更直接影响着商业应用的可行性与可持续性。首先，高昂的算力与内存需求使得推理成本持续承压，企业在追求性能的同时必须精打细算每一份计算资源；其次，尤其是在长文本、多轮对话等复杂场景中，响应延迟问题突出，直接影响服务的可用性与用户满意度；此外，由于大模型本身的自回归生成特性，在高并发、高吞吐的业务环境下，系统往往在性能、稳定性与资源利用率之间难以兼顾，成为规模化服务的主要瓶颈之一。 云计算在应对大模型推理规模化挑战中发挥着重要价值。其核心在于通过弹性可扩展的算力资源、分布式的基础设施布局、开放的云原生技术生态以及集成的安全合规保障，为大模型推理服务提供了规模化部署和持续创新的坚实底座。产业界正以此为基础，沿着推理技术与模型部署展开实践：一方面，云服务商、模型厂商及算力提供商通过深度协同，在通用场景中持续优化“芯片—框架—模型”全栈技术链，不断提升高性能硬件的推理效率与资源利用率；另一方面，针对科研、金融、制造等垂直行业在数据合规、实时响应、成本控制方面的特定需求，产业界正通过硬件互联优化、资源调度与分布式系统架构的协同设计，发展出模型即服务（MaaS）、推理一体机、私有化部署、云边端协同等多元化大模型部署形态。与此同时，以Token计费为代表的商业模式创新，正推动产业竞争从单纯的技术比拼，转向以业务价值实现和场景深 度融合为导向的新阶段。云计算的价值维度，已从提供基础算力资源，演进为输出全栈化、智能化的“推理即服务”能力，成为连接大模型推理部署技术突破与千行百业数智化转型的核心枢纽与创新引擎。 本报告采用行业研究、企业调研、压测实验、技术分析等方法，系统梳理分析大模型推理与部署的技术体系、市场格局与实践路径。旨在为产业界提供一份兼具技术洞察与商业参考价值的实践指南，通过分析不同技术路径的适用场景，总结实践经验，为产业界提供参考，对未来发展提出建议，助力构建更加完善的大模型推理部署服务生态。 由于时间和能力限制，内容疏漏在所难免，敬请各界不吝指正。如对本报告有建议或意见，请联系中国信息通信研究院云计算与大数据研究所云计算团队黄今非huangjinfei@caict.ac.cn。 目录 版权声明..................................................1编制说明..................................................2前言......................................................3 一、大模型推理趋势洞察....................................8 （一）趋势洞察........................................8（二）市场分析.......................................101全球市场.......................................102中国市场.......................................11 二、大模型推理部署主流方式...............................16 （一）模型即服务（MaaS）............................17（二）大模型推理一体机...............................22（三）私有化大模型推理部署平台.......................26（四）云—边—端协同推理.............................29 三、大模型推理优化技术原理...............................31 （一）硬件适配.......................................31（二）推理引擎.......................................33 （三）模型层.........................................35（四）并行计算.......................................36 四、大模型推理性能测试...................................39 （一）测试目的与关键指标.............................39 1测试目的.......................................392关键指标.......................................40 （二）测试环境.......................................42 （三）典型上下文场景推理性能测试结果.................44 （四）性能测试未来展望...............................51 五、大模型推理优化与部署实践行业案例.....................53 （一）推理优化案例一：高性能算力集群与优化推理框架赋能AI前沿研究..............................................53 （二）推理优化案例二：国产算力全栈协同优化实现推理效能突破.....................................................54 （三）部署实践案例一：模型推理加速引擎驱动智能化业务跃迁.......................................................56 （四）部署实践案例二：大模型推理云平台驱动机器人智能决 策升级...................................................57 六、发展趋势与建议.......................................60 （一）技术趋势.......................................60 （二）产业挑战.......................................61 （三）发展建议.......................................63 一、大模型推理市场趋势洞察 （一）趋势洞察 人工智能大模型已逐步从以集中式训练为主的模式，向以高效推理和分布式部署为核心的应用阶段转移。产业重心从“百模大战”驱动的预训练规模竞赛，转向模型对齐、推理能力增强与服务效能优化阶段。算力投入重点由训练侧向推理侧延伸，推理服务的高效化、轻量化与智能化已成为算力资源配置的核心方向。 大模型推理作为人工智能技术走向产业应用的核心技术，是实现模型能力向实际业务价值转化的核心环节。其本质在于将训练完成的超大规模参数模型部署至生产环境，面向真实用户输入，高效生成结构化或非结构化的响应输出。推理阶段直接面向终端业务场景，对系统性能提出更高要求，典型特征可概括为：高并发请求处理能力、毫秒级端到端延迟、持续稳定的输出质量，以及在保障服务质量前提下的可控算力成本。推理服务的整体效能，已成为衡量大模型能否实现规模化落地、深度赋能千行百业的核心指标。 来源：中国信息通信研究院 当前，大模型推理领域正经历一场由成本驱动引发的结构性范式变革。据中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）观察，如图1.1，自2025年2月DeepSeek系列开源大模型获得市场广泛关注以来，模型使用与推理成本呈现显著的结构性下降趋势，与此同时，全社会算力资源投入规模及增长速率不降反升，形成“成本下行、算力上行”的发展态势。这一现象反映了我国人工智能大模型产业进入高质量发展阶段的新逻辑：一方面，高性能开源大模型在保持接近主流闭源模型能力的同时，大幅降低了部署门槛与运营成本，有效打破了中小企业应用场景长期面临的“用不起、不敢用”困局；另一方面，推理成本的持续优化显著释放了市场需求弹性，推动企业从“验证”迈向“规模化部署”，将大模型能力深度嵌入高频、核心的业务流程中，进而催生对算力基础设施更大规模、更可持续的需求，驱动算力消费进入新一轮扩张周期。 在此背景下，大模型推理技术演进呈现出由“成本下降”和“需求增长”共同驱动的鲜明趋势。技术发展方面，从“追求模型规模”转向“提升推理效率”。这一转变直接服务于“降本”目标。早期大模型发展主要追求参数量级的突破，而当前推理技术的创新焦点已全面转向效能优化。通过模型压缩、动态推理、混合专家架构等技术，在保持性能的同时实现计算资源的精准配置，这构成了推理成本结构性下降的技术基础，也为算力资源的更高效利用提供了基础。服务模式方面，从“通用型解决方案”转向“定制化场景适配”，这一变化响应了市场需求的多样化。相应地，推理服务正根据不同场景的需求特征形成差异化技术方案：在高并发交互场景中注重低延迟和弹性扩缩容；在复杂任务中强调推理精度与链路的可解释性；在资源受限的边缘环境中则侧重模型轻量化和能耗控制。这种场景化细分，推动了大模型推理技术栈的多元化发展。算力市场方面，推理技术趋势与算力市场格局正在形成深度绑定。大模型推理技术的演进不仅重塑了产品形态，更直接影响了算力产业生态的竞争逻辑。行业竞争的重点从“谁拥有更好的模型”转向“谁能提 供更优质的服务”。这种转变促使企业更加注重提升服务质量、降低使用成本和优化用户体验，从而推动整个产业链发展。 （二）市场分析 1全球市场 来源：中金企信国际咨询，中国信息通信研究院整理 全球AI推理算力市场正在经历深刻的转变。根据中国信通院整理，如图1.2，2021至2024年间，该市场规模实现了近十倍的爆发式增长，从14.04亿美元迅速扩张至139.58亿美元。这一显著的增长轨迹揭示了一个重要的产业发展规律，2022年ChatGPT的推出引发了全球范围内对大模型预训练算力的投资热潮，但其对推理算力的拉动效应存在明显的滞后性。当时的产业焦点主要集中于模型研发与训练环节，规模化推理部署的需求尚未完全显现。自2024年起，AI推理算力需求开始呈现复苏态势，市场增长率回升至31.5%，标志着全球AI算力市场正式从早期的训练驱动阶段，迈入推理驱动的新发展周期。这种根本性的转型不仅 体现了大模型技