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2025年，AI行业正在经历一场静默而深刻的重心转移——大模型从“训练竞赛”走向“推理优先”，从“技术验证”迈向“规模商用”。
算力结构、技术路径、商业模式全面重构，一场围绕“推理效能”的产业升级正在悄然展开。
? 2025大模型推理风向标：从“烧钱训练”到“高效落地”的产业革命。
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核心要点
01 市场趋势：推理成为新主场
? 算力结构反转：预计到2026年，推理工作负载占比将达70.5%，全面超越训练。
? 成本下行，算力上行：DeepSeek等开源模型推动推理成本大幅下降，企业应用门槛降低，算力需求反而持续攀升。
? 中国市场领跑：中国AI推理算力市场规模2025年预计达438.5亿元，年增长率超150%，成为全球增长引擎。
02 推理优化：全栈协同是关键
? 硬件适配：GPU、NPU、ASIC并行发展，专用推理芯片逐步成熟。
? 推理引擎：vLLM、SGLang等框架通过PagedAttention、动态批处理等技术，提升吞吐与降低延迟。
? 模型层优化：量化、蒸馏、MoE（混合专家）架构大幅压缩模型体积与计算量。
? 并行计算：张量并行、流水线并行、数据并行支撑千亿级模型推理。
03 性能测试：科学评估成刚需
报告提出了一套覆盖处理能力（QPS/TPM）、服务质量（TTFT/TPOT）、请求特征的多维指标体系，推动行业建立统一性能基准。测试显示，通过P/D分离架构优化，系统在长序列任务中吞吐量可提升30%-50%。
04 行业案例
1. 哈佛大学：基于vLLM+云端GPU集群，AI安全研究推理速度提升3倍。
2. 开普云：国产算力全栈优化，长上下文推理吞吐提升1.5倍。
3. 中信证券：硅基流动SiliconLLM引擎支持高并发金融场景，处理Token数千亿。
4. 某机器人企业：通过天翼云CCE One实现私有化部署，响应时间缩短35%。
05 未来趋势
? 技术趋势：软硬件协同、云边端一体、自适应优化成为主流。
? 产业挑战：成本压力、标准缺失、人才短缺、生态碎片化仍待突破。
? 发展建议：推进标准化、构建协同生态、培育复合人才、优化政策环境。
总结
大模型推理已不再是“实验室话题”，而是推动AI规模化落地的核心引擎。无论是选择MaaS快速上手，还是通过一体机保障安全，或是构建私有化平台深度定制，企业都需结合自身场景，选择最适合的推理部署路径。
2025年，推理优化不仅是技术问题，更是商业命题。谁能更高效、更经济地运行大模型，谁就能在AI落地赛中抢占先机。
?本文基于《云计算开源产业联盟2025大模型推理优化与部署实践产业洞察研究报告》提炼，完整报告共66页，涵盖更多技术细节与数据支持。
（只截取部分报告，需要查看全文，见文末链接可免费下载资料）
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报告原文
报告来源：云计算开源产业联盟
篇幅有限，需要查看报告完整版可私信“2025大模型推理优化与部署实践产业洞察研究报告"，小z助手会自动回复链接，也可点击下方链接自行下载，资料均免费获取。
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