报告系统梳理了大模型推理领域的技术、市场、实践及发展方向，核心内容总结如下。
一、产业发展态势
转型特征：AI 产业从 “模型创新” 迈向 “规模落地”，算力投入重心从集中式训练转向分布式推理，推理服务的高效化、轻量化、智能化成为核心方向。
市场规模：全球 AI 推理算力市场 2021-2024 年实现近十倍增长，2024 年进入推理驱动周期；中国市场增速更迅猛，2021-2025 年年均复合增长率达 66.3%，2025 年规模达 438.5 亿元，2026 年推理在 AI 服务器工作负载占比将达 70.5%。
竞争格局：中国市场形成多元化竞争，天翼云（21.4%）、阿里云（20.1%）、华为云（11.2%）位居前列，电信运营商 “网络 + 算力” 优势凸显，行业分工呈现 “基础模型 + 行业应用” 特征。
二、核心部署方式
模型即服务（MaaS）：以 Token 计费为核心，API 调用模式普及，全球企业支出年均复合增长率超 400%，优势在于低门槛、按需付费，适配需求波动大的创新业务。
大模型推理一体机：软硬件高度集成，2025 年预计出货量超 10 万台，成为央国企首选，核心优势是数据不出域、性能稳定，适配对安全合规要求高的场景。
私有化部署平台：云原生部署占比 81%，通过容器化、微服务架构实现灵活扩展，适配金融、政务等数据敏感行业，平衡数据安全与业务定制化需求。
云 - 边 - 端协同推理：依托 5G 与边缘计算，实现云端复杂计算、边缘实时处理、终端数据预处理的三级架构，适配工业质检、智能交通等实时性需求高的场景。
三、关键优化技术
构建 “芯片 - 框架 - 模型” 全栈协同优化体系，核心技术包括：
硬件适配：GPU（并行计算强）、NPU（能效比优）、ASIC（定制化高效）三类芯片并行发展，通过软硬件协同释放算力。
推理引擎：vLLM、SGLang 等框架采用 PagedAttention、动态批处理技术，提升显存利用率（达 80% 以上）和 GPU 利用率（60%-80%）。
模型层优化：通过量化（显存占用降 60%-70%）、知识蒸馏（小模型达大模型 90% 性能）、混合专家（MoE）架构，实现降本增效。
并行计算：张量并行、流水线并行、数据并行及 P/D 分离技术，支撑千亿级参数模型分布式部署，提升吞吐量与并发能力。
四、性能测试与实践案例
测试体系：建立涵盖处理能力（QPS、TPM）、服务质量（TTFT、E2E 延迟）、资源效率的多维度指标体系，采用真实场景数据集与渐进式压测逻辑。
实践成效：通过 P/D 分离架构优化，长序列生成任务吞吐量提升 30%-50%，首 Token 延迟降低 40%-60%；典型案例包括哈佛大学依托高性能集群加速 AI 安全研究、中信证券通过推理引擎实现金融业务智能化、机器人企业基于分布式云平台构建私有化推理集群等，均实现效率提升与成本优化。
五、挑战与发展建议
产业挑战：成本压力显著、技术标准缺失、复合型人才短缺、生态碎片化、安全合规要求高。
发展建议：加快技术标准体系建设，构建产学研用协同创新机制，培育多层次人才体系，优化产业政策环境，推动成本优化与商业模式创新，助力大模型推理技术规模化落地。
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