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报告概述

本报告系统梳理了大模型推理与部署的技术体系、市场格局和实践路径。研究对象涉及大模型推理的产业趋势、主流部署方式（MaaS、推理一体机、私有化平台、云边端协同）、优化技术原理（硬件适配、推理引擎、模型层、并行计算）以及性能测试方法。报告采用行业研究、企业调研、压测实验和技术分析等方法，旨在为产业界提供兼具技术洞察与商业参考价值的实践指南，帮助读者理解不同技术路径的适用场景，并为实际部署决策提供参考。

报告的核心结论

大模型推理市场进入“成本下行、算力上行”阶段

报告指出，自DeepSeek等开源模型涌现以来，推理成本结构性下降，但全社会算力投入不降反升。高性能开源模型降低了部署门槛，释放了市场需求，推动企业从验证迈向规模化部署，催生更大规模的算力需求。

MaaS正成为企业获取推理能力的主流模式

数据显示，2025年全球企业基础模型API支出达1330万美元，年均复合增长率超400%。基于Token的弹性计费模式使企业能以较低初始成本快速接入大模型能力，尤其适合需求波动大、数据隐私要求相对宽松的创新业务。

P/D分离架构可显著优化推理性能

实验表明，通过将Prefill和Decode阶段分离并分配到不同节点，系统在长序列生成任务中吞吐量可提升30%–50%，首Token延迟降低40%–60%。实际部署中需根据场景特点调整预处理器与解码器的配比。

国产算力全栈协同优化可实现推理效能突破

开普云案例显示，通过芯片适配、推理框架和模型层的深度协同，国产芯片的利用率从35%提升至72%，128K长上下文推理吞吐量提升超1.5倍，验证了国产算力支撑千亿参数模型推理的可行性。

报告回答的关键问题

什么是MaaS？它适合哪些企业？

MaaS（模型即服务）是一种通过API提供大模型推理能力的服务模式，采用Token计费。它适合推理需求波动较大、对数据隐私要求相对宽松且希望快速验证业务场景的中小企业，可避免硬件前期投入和运维负担。

央国企为什么偏爱大模型推理一体机？

央国企及政务单位出于数据安全与合规要求，倾向于私有化本地部署。推理一体机通过软硬件全栈协同优化，提供开箱即用的能力，确保数据不出域，同时满足高并发、低延迟要求。2025年预计出货量超10万台，市场空间超千亿元。

大模型推理性能测试的关键指标有哪些？

核心指标包括吞吐量（QPS、TPS）、首Token延迟（TTFT）、每个输出Token延迟（TPOT）、端到端延迟（E2E Latency）和请求成功率。此外还有卡均TPS、KV Cache命中率等，用于评估系统在处理能力、服务质量和资源效率方面的表现。

大模型推理优化有哪些主要技术路径？

报告从四个维度阐述：硬件适配（GPU、NPU、ASIC优化）、推理引擎（PagedAttention、连续批处理、内存调度）、模型层（量化、知识蒸馏、混合专家模型）和并行计算（张量并行、流水线并行、数据并行、混合并行及P/D分离）。

报告中的代表性数据

438.5亿元

中国AI推理算力市场规模

2025年，根据沙利文数据整理，2021年至2025年年均复合增长率达66.3%，2024年增长率高达150.10%。

139.58亿美元

全球AI推理算力市场规模

2024年，据中金企信国际咨询数据，2021-2024年实现近十倍增长，2024年增长率回升至31.5%，标志市场进入推理驱动周期。

70.5%

中国推理工作负载占比

2026年（预测），中国AI服务器推理工作负载占比预计从2023年的41.3%提升至2026年的70.5%，实现对训练算力的全面超越。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 全球及中国AI推理算力市场规模与增长率图表，包括2021-2025年市场趋势和2023-2026年工作负载预测。
  • 大模型推理部署的四种主流方式详细分析，包括MaaS、推理一体机、私有化部署平台和云边端协同，涵盖技术架构、商业模式和适用场景。
  • 推理优化技术原理的深入讲解，涵盖硬件适配、推理引擎（vLLM、SGLang等）、模型层（量化、蒸馏、MoE）和并行计算（张量、流水线、数据并行及P/D分离）。
  • 基于DeepSeek R1-0528模型的性能测试实验数据，包含P/D分离架构在不同配置下的TPS、TTFT、TPOT对比图表。
  • 四个行业实践案例：哈佛大学AI安全研究、开普云国产算力优化、中信证券智能金融部署、机器人企业私有化推理平台。
  • 未来技术趋势判断与产业发展政策建议，包括标准体系构建、产学研协同、人才培育和成本优化。
  • 推理性能测试标准化建议和测试环境搭建指南。
  • 主流推理框架（vLLM、SGLang）的技术原理与优化细节。

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