报告摘要
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。
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大模型推理优化与部署实践产业洞察研究报告（2025.12）-66页
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