今天分享的是：2025年大模型推理优化与部署实践产业洞察研究报告-云计算开源产业联盟

报告共计：66页

2025年大模型推理走向规模化落地：成本、效率与多元部署成焦点

随着人工智能进入从“模型创新”到“规模落地”的关键转型期，大模型作为驱动生产力的核心引擎，其价值实现越来越依赖于高效、稳定的推理服务。根据云计算开源产业联盟与云原生产业联盟近日发布的《2025年大模型推理优化与部署实践产业洞察研究报告》，整个产业重心正从早期的“百模大战”转向推理能力的增强与效能的优化，算力投入结构也呈现出从集中训练向分布式推理的深刻转变。

报告指出，当前大模型推理领域正经历一场由成本驱动的结构性变革。自2025年初高性能开源模型获得广泛关注以来，模型使用与推理成本呈现显著下降，但全社会算力投入规模却不降反升，形成“成本下行、算力上行”的新态势。这一现象标志着产业进入高质量发展阶段：开源模型大幅降低了部署门槛，打破了中小企业“用不起”的困局；同时，成本的优化释放了市场需求，推动企业从技术“验证”迈向“规模化部署”，将大模型深度嵌入核心业务流程，进而催生了对算力基础设施更大规模、更可持续的需求。

在这一背景下，大模型推理技术的演进呈现出鲜明趋势。技术上，从单纯追求“模型规模”转向全方位“提升推理效率”，通过模型压缩、动态推理、混合专家架构等技术实现计算资源的精准配置。服务模式上，从“通用型解决方案”转向“定制化场景适配”，针对高并发、复杂任务、资源受限等不同场景形成差异化技术方案。市场格局上，竞争重点从“谁拥有更好的模型”转向“谁能提供更优质、更经济的服务”。

部署形态也呈现出清晰的多元化格局。模型即服务凭借其弹性的Token计费模式，成为中小企业快速验证业务的主流选择；大模型推理一体机以其开箱即用、高度集成和数据本地化的优势，成为对数据安全有高要求的重点单位首选方案；私有化部署平台则通过云原生技术栈，满足企业对数据主权和深度定制的需求；而云-边-端协同推理以其分布式架构，在物联网、工业质检等实时性要求高的场景中建立起独特优势。这四种形态共同构成了支撑大模型产业化落地的完整部署体系。

报告也警示，产业在迈向规模化的过程中仍面临多重挑战。高昂的推理成本压力依然是首要制约因素；技术标准不统一增加了用户选型与系统集成的复杂度；同时，精通算法、系统和硬件的复合型人才短缺，以及芯片多元化导致的生态碎片化问题，都为技术落地设置了障碍。

展望未来，大模型推理技术将朝着系统级协同优化、云边端协同推理、模型架构持续创新等方向发展。通过软硬件深度协同、自适应优化技术，推动推理服务从“可用”向“高效可用”演进。报告建议，产业需加快建立统一的技术标准与测试体系，构建产学研用协同的创新机制，并培育多层次人才体系，以克服当前瓶颈，最终推动大模型技术成为赋能千行百业智能化转型的坚实底座。

以下为报告节选内容

报告共计： 66页

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