大模型推理优化与部署实践产业洞察研究报告（2025.12）

1 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 4 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。 5 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 ....................................... 10 1 全球市场 ....................................... 10 2 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 6 （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 ....................................... 39 2 关键指标 ....................................... 40 （二）测试环境 ....................................... 42 1 测试环境 ....................................... 42 2 压测逻辑 ....................................... 43 （三）典型上下文场景推理性能测试结果