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

版权声明保护。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1编制说明），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4 1 2 3 8 8 10 10 26 31 335 35 36 39 39 40 42 42 43 44 53 53 54 566 57 60 60 61 637一、大模型推理市场趋势洞察8自2025年2月DeepSeek系列开源主要追求参数量级的突破，而当前推理技术的创新焦点已全面转向效能优化。通过模型压缩、动态推理、混合专家架构等技术，在保持性能的同时实现计算资源的精准配置，这构成了推理成本结构性下降的技术基础，也为算力资源的更高效利用提供了基础。服务模式方面，从“化。相应地，推理服务正根据不同场景的需求特征形成差异化技术方9单位：亿美元单位：亿美元2021年2022年2023年2024年2025年商生态集聚效应，亚马逊、谷歌、微软三大云厂商构建的“模型市场”单位：亿元单位：亿元0438.3150.10%55.57%41.87%124.755.57%41.87%124.730%56.530%56.587.9力的政策引导和迫切的产业数字化需求双重驱动下，中至150.10%，这一显著跃升标志着中国AI推理算力市场已率先进入高速后，深刻反映了数字经济与实体经济深度融合的加速进分析，这种超常规发展不仅得益于大模型技术突破带来深层次地体现了国家顶层设计与市场需求的双向奔赴。院“人工智能+”行动方案的深入推进为各行各业应用AI技术提供了明32.30%32.30%31.20%29.50%58.70%67.70%68.80%70.50%41.30%20232024202520.10%47.30%21.40%算力市场份额2025年上半年分布显示，天翼云以21.4%的份额位居首二、大模型推理部署主流方式49%58%16%26%19%8%趋势揭示了三个关键变化：公有云与私有云模型服务需求单位：万美元840单位：万美元350505002023年2024年2025上半年2025年（预计）50%34%32%25%20%25%20%9%7%2023年2024年2025上半年特别是对于中小型企业而言，这种服务模式使得他们能够以较低的成本享受到顶尖的大模型能力，无需在硬件设备、专业技术团队等方面进行利用率和推理效率。以行业实践为例，清程极智通过自研推理引的推理速度得到显著提升，在处理复杂推理任务时表现出色。这套餐包等模式相互补充，形成了更加灵活、多元70%来自企业级订阅服务；而在国内市场，基于Token的按需付费仍然是主流选择，但各种差异化的服务套餐正在快速业的个性化需求。这种商业模式的创新不仅体现在服务内容的丰富度上，各提供商竞相推出包括服务的普惠化进程。这种多元化的市场竞争格局不仅推动了服务整体提升，更促进了技术创新从单纯的价格竞争向价值创造的根“睿智小能”AI助手与“IHN+”移动门户的集成应用“海能”人工智能模型平台已完成DeepSeek系列模型基于“星罗”平台适配DeepSeek—R1模型，应用于联已全面接入DeepSeek—R1模型，提供专景天翼云成为国内首家支持DeepSeek—R1模型的云服实基础。网络传输层面采用的机间通信技术，通过优化数据实时链路监控，能够提升分布式集群的协同效率，为大规模模供可靠的网络保障，为企业在本地化环境中部署高性能大模性，包括技术自由度相对受限，适配的大模型常常是固化且单一的，一21%迎来了快速发展新阶段。根据中国信通院统计，如图2.4和图2.5，仅在模型服务，其中云服务厂商占比55%，模型服务商占比2厂商占比17%，边缘厂商占比7%，形成了多元化的趋势下，部署方式的选择呈现出明显特征，81%的企业选技术在私有化部署领域的主导地位。这种技术偏好源于率、资源利用率和系统弹性的综合考量，特别是在需要算、请求处理等模块进行解耦，通过服务网格实现模块间的高效通信，高的数据安全性，企业可以完全掌控模型的运行环境和数据处理流程；端到端延迟降至毫秒级。这些技术要素的共同三、大模型推理优化技术原理（TPU—like/InferenceChip）三种核态形状输入和复杂计算图时保持良好适应性，虽率，在确定通常模型与工作负载的情况下，可从50%-60%提升到80%RadixAttention技术，为其多模态国产智算芯片上进行了专门优化，在保证服务质量的前提下，单位token95%以上原始性能的同时，将显存占用降低60%—70%，推理速度提升中间表示层面进行了深度创新。隐藏状态蒸馏型的中间层激活模式，注意力分布蒸馏则专注部关联模式。在实践层面，渐进式蒸馏技术通将大模型能力压缩至小模型中，显著提升了学能够根据设备算力差异智能分配批次大小，实现集群资源的均衡利Decode阶段则以KVCache访问与轻量矩阵计算为主，更适合由大量轻节点以高度并发方式承担。通过在集群层进行P,D分离，推理系统能够四、大模型推理性能测试系统服务配置，确保硬件功能调用的稳定性。推理框架层面需明对话数据集作为基础语料，通过统计分析确定输入等对话（512—1024tokens）和长文按照实际业务中的比例关系构建具有代表性的测试为深入探究大模型推理系统的性能特征，此压测实验基于DeepSeekTPS（1P1D）TPS:TPS:tokens/s02410并发数TPOT(1P1D)TPOT:msTPOT:ms0并发数TPS(1P2D)0274023402129407404并发数TPOT(1P2D)TPOTTPOT：ms50并发数TPS(1P3D)TPOTTPOT：ms50438225402406415400并发数TPOT(1P3D)并发数 TPS（1P1D）30002500TTFT:TTFT:msTPS：token/s15001000002048-10244096-10244096-5128192-204828571913109410281094973954110310016256065155578163264128TTFT(1P1D)2048-10244096-10244096-5128192-2048918313902977 TPS（2P1D)a2048-1024u4096-10244096-0285226322435 561 561337351TTFT(2P1D)a2048-1024u4096-1024u4096-512 4459 3120 2634 1771 507TPS（3P1D）2048-10244096-10244096-5128192-204830002500TPS:token/s2000TPS:token/s1500100050002847264324692464 113310669871042619618576618 3533503233538