今天分享的是：云2025大模型推理优化与部署实践产业洞察研究报告

报告共计：66页

这份由云计算开源产业联盟与云原生产业联盟发布的报告，聚焦2025年大模型推理优化与部署实践，梳理了产业从模型创新向规模落地转型的核心特征、技术体系与发展路径。报告指出，大模型产业重心已从训练侧转向推理侧，算力投入结构向分布式推理倾斜，推理服务的高效化、轻量化成为核心方向，而开源大模型的普及推动推理成本下降，释放了市场规模化部署需求，形成“成本下行、算力上行”的发展态势。

市场层面，全球AI推理算力市场迈入推理驱动周期，中国市场增速更为显著，2021-2025年年均复合增长率达66.3%，2026年推理算力将占AI服务器工作负载的70.5%，天翼云、阿里云等厂商占据主要市场份额，国产算力在关键领域已形成竞争力。部署方式上，形成MaaS、推理一体机、私有化部署、云边端协同推理四元格局，其中公有云与私有云部署占比持续提升，混合架构成为主流，不同部署形态适配不同企业的安全、成本与场景需求。

技术层面，大模型推理优化围绕硬件适配、推理引擎、模型层、并行计算构建全栈体系。硬件端GPU、NPU、ASIC各展优势，软硬件协同优化成为关键；推理引擎通过PagedAttention、动态批处理等技术提升资源利用率；模型层依托量化、知识蒸馏、MoE架构实现轻量化；并行计算与P/D分离技术则支撑了超大规模模型的分布式部署，且性能测试验证了P/D配比优化对吞吐量和延迟的显著改善。

报告还展示了科研、金融、制造等领域的实践案例，验证了全栈优化、国产算力适配、云原生私有化部署等方案的实际效能。同时指出，产业当前面临成本压力、标准缺失、人才短缺、生态碎片化等挑战，未来技术将向系统级协同优化、云边端协同、自适应优化演进。对此，报告建议从构建技术标准体系、深化产学研用协同、培育复合型人才、优化政策环境、推动商业模式创新等方面发力，完善产业生态，助力大模型推理技术规模化落地，赋能千行百业数智化转型。

以下为报告节选内容