AI智能體正以驚人的速度從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)一線，2025年成為業(yè)界公認(rèn)的“AI智能體元年”。隨著AI應(yīng)用在千行百業(yè)中爆發(fā)式增長(zhǎng)，算力需求的底層邏輯發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變——過(guò)去以模型訓(xùn)練為核心的“厚積”階段逐漸退場(chǎng)，AI推理的“薄發(fā)”正成為驅(qū)動(dòng)算力增長(zhǎng)的核心動(dòng)力。企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)已從“AI能做什么”轉(zhuǎn)向“AI能做好什么、能低成本做好什么”，如何在推理環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)降本、提質(zhì)、增效的三重突破，成為行業(yè)共同面臨的課題。

在華為全聯(lián)接大會(huì)2025期間的昇騰AI產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，一則重磅消息引發(fā)行業(yè)關(guān)注：昇騰聯(lián)合數(shù)十家行業(yè)伙伴，首次集中展示了大規(guī)模專家并行（大EP）架構(gòu)的六大行業(yè)實(shí)踐成果。從運(yùn)營(yíng)商的AItoC業(yè)務(wù)拓展到政務(wù)便民服務(wù)，從教育個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦到金融風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警，這一技術(shù)方案已深度滲透50余家客戶的核心場(chǎng)景，用實(shí)打?qū)嵉膽?yīng)用效果證明了推理系統(tǒng)突破帶來(lái)的價(jià)值。

這場(chǎng)集體發(fā)布的意義遠(yuǎn)超技術(shù)展示本身。當(dāng)全球AI大模型產(chǎn)業(yè)化進(jìn)入深水區(qū)，推理環(huán)節(jié)作為技術(shù)價(jià)值轉(zhuǎn)化的核心，直接決定著AI紅利能否真正落地。尤其是在DeepSeek推動(dòng)混合專家模型（MoE）成為主流后，傳統(tǒng)部署模式與新技術(shù)路線的適配矛盾日益凸顯。單機(jī)部署時(shí)專家權(quán)重的高占用率導(dǎo)致內(nèi)存不堪重負(fù)，PD混合部署易引發(fā)資源分配失衡，而MoE模型的動(dòng)態(tài)路由機(jī)制更常造成“專家熱點(diǎn)不均”——部分專家超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，其余專家卻閑置，形成算力資源的結(jié)構(gòu)性浪費(fèi)。

這些架構(gòu)層面的問(wèn)題最終轉(zhuǎn)化為企業(yè)的實(shí)操痛點(diǎn)：硬件堆疊難以應(yīng)對(duì)長(zhǎng)文本處理、多輪對(duì)話等復(fù)雜推理需求，首Token時(shí)延居高不下影響用戶體驗(yàn)，單位Token成本高企削弱商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。面對(duì)MoE模型帶來(lái)的推理瓶頸，昇騰在業(yè)界率先提出以大EP架構(gòu)創(chuàng)新為核心，結(jié)合超節(jié)點(diǎn)硬件及基礎(chǔ)加速軟件的“一體化破局”方案，為適配MoE推理提供了“最優(yōu)解”。

大EP架構(gòu)的核心邏輯是將MoE模型的多個(gè)路由專家分散部署于多卡環(huán)境，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)度實(shí)現(xiàn)算力資源的精準(zhǔn)匹配。這一設(shè)計(jì)既保留了MoE模型“專業(yè)分工”的優(yōu)勢(shì)，又解決了“協(xié)同混亂”的問(wèn)題，讓每卡算力得到充分利用。而其高效運(yùn)轉(zhuǎn)離不開(kāi)多機(jī)多卡超節(jié)點(diǎn)的支撐——以昇騰384超節(jié)點(diǎn)為例，依托華為自研的靈衢互聯(lián)協(xié)議，通信帶寬提升15倍，單跳通信時(shí)延降至200納秒以內(nèi)，為專家協(xié)同搭建起“通信高速公路”。在實(shí)際部署中，該方案可實(shí)現(xiàn)DeepSeek模型“1卡1專家”的配置，容納256個(gè)路由專家、32個(gè)共享專家及96個(gè)冗余專家，在保障系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)算力資源的高效利用。

從此次發(fā)布的運(yùn)營(yíng)商、政務(wù)、教育、金融、大模型、電力六大行業(yè)實(shí)踐來(lái)看，昇騰大EP方案已從先行先試走向規(guī)模落地，成為MoE模型推理部署的“事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)”。在電信行業(yè)，三大運(yùn)營(yíng)商基于自研AI平臺(tái)部署昇騰大EP方案后，吞吐能力提升4倍、時(shí)延降低50%，調(diào)用成本更是下降超50%，有力支撐了移動(dòng)AI時(shí)代新興業(yè)務(wù)的高速發(fā)展。教育領(lǐng)域，某頂尖985高校引入該方案后，2k長(zhǎng)文本輸入輸出場(chǎng)景的吞吐性能提升3倍以上，成功滿足全校數(shù)萬(wàn)師生多樣化的AI需求。金融行業(yè)，中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行通過(guò)部署昇騰大EP方案，實(shí)現(xiàn)3倍吞吐性能提升，加速了“郵智”大模型的規(guī)模化應(yīng)用，深度賦能智能客服、審貸助手等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

數(shù)據(jù)顯示，截至目前，昇騰大EP方案已深入六大行業(yè)的50余家客戶核心場(chǎng)景，以“一份投入，多份產(chǎn)出”的高效模式最大化成本效益。這一成果的背后，是中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)差異化發(fā)展路徑的生動(dòng)實(shí)踐——在單卡算力與全球頂尖水平存在差距、企業(yè)AI投資預(yù)算相對(duì)有限的約束下，中國(guó)產(chǎn)業(yè)界通過(guò)“技術(shù)垂直整合+行業(yè)場(chǎng)景深耕”的組合策略，走出了一條適配自身需求的AI落地之路。

從技術(shù)層面看，當(dāng)國(guó)際巨頭聚焦于“提升單卡算力”時(shí)，中國(guó)企業(yè)選擇從“系統(tǒng)層面優(yōu)化資源效率”切入，通過(guò)大EP+超節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新將軟硬件協(xié)同效能最大化，以“群體優(yōu)勢(shì)”彌補(bǔ)“個(gè)體差距”。從產(chǎn)業(yè)層面看，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的核心需求是“千行百業(yè)的規(guī)?；涞亍保蔷窒抻谔囟▓?chǎng)景的“AGI夢(mèng)”。昇騰大EP方案通過(guò)“低成本高性能”的目標(biāo)，有力支撐了“人工智能＋”的蓬勃發(fā)展。這種差異化路徑不僅為中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的規(guī)?；l(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)支撐，也為全球AI產(chǎn)業(yè)的多元化發(fā)展提供了“中國(guó)方案”。