站在2025年中，回顧半年來(lái)大模型的發(fā)展，以年初DeepSeek爆火為標(biāo)志，大模型快速蛻變角色，走出實(shí)驗(yàn)室，真正融入企業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，在政務(wù)、金融、醫(yī)療、能源等領(lǐng)域加速落地。

隨著大模型走向深度應(yīng)用，CTO從關(guān)注基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向推理引擎，推理過(guò)程中的資源消耗，每一度電、每一塊錢、每一分鐘所能產(chǎn)出的Token數(shù)量，正在成為衡量一家公司在AI時(shí)代先進(jìn)性的關(guān)鍵指標(biāo)。

怎么用推理引擎提升推理效率、榨干每一塊算力的價(jià)值、盡可能降低推理成本，已經(jīng)成為CTO們必須解決的問(wèn)題。

01 大模型跑不動(dòng)，是因?yàn)橥评硪娌唤o力

什么是推理引擎？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是一套專門負(fù)責(zé)讓大模型“跑”起來(lái)的系統(tǒng)，既負(fù)責(zé)“怎么算”，又負(fù)責(zé)“在哪算”和“算得多快”，盡可能提高大模型推理的響應(yīng)速度、并發(fā)能力和算力資源利用率。

如果說(shuō)大模型是發(fā)動(dòng)機(jī)，推理引擎就是動(dòng)力總成，決定了發(fā)動(dòng)機(jī)在不同道路、不同油品、不同氣候下是否能高效運(yùn)轉(zhuǎn)。調(diào)校得當(dāng)，就能低延遲、高吞吐、低成本；調(diào)校不佳，再?gòu)?qiáng)的模型也可能“燒油多、輸出低”。

大約從2023年開(kāi)始，推理引擎開(kāi)始作為一個(gè)獨(dú)立賽道興起，陸續(xù)出現(xiàn)了TGI、vLLM、TensorRT、SGLang等面向推理效率優(yōu)化的開(kāi)源項(xiàng)目。彼時(shí)業(yè)界的注意力還停留在“大煉模型”上，對(duì)推理引擎的需要求不高——能用就行。

2025年初是一個(gè)分水嶺。

DeepSeek為代表的一批大模型開(kāi)源后，企業(yè)對(duì)AI的態(tài)度由觀望轉(zhuǎn)向行動(dòng)，紛紛采購(gòu)算力、治理數(shù)據(jù)、微調(diào)模型，落地部署時(shí)卻發(fā)現(xiàn)：推理響應(yīng)慢、吞吐跟不上、成本高昂。

90%的算力花在了推理上，結(jié)果又貴又慢，連“謝謝”都不敢多說(shuō)一句，幾乎談不上性價(jià)比。

大模型推理到底難在哪里呢？答案是效果、性能、成本的“不可能三角”。

想要效果好，就得用更大的模型、更高的精度、更長(zhǎng)的上下文，但算力開(kāi)銷就上去了；想要跑得快、響應(yīng)快，就要用緩存、做批處理、圖優(yōu)化，可能影響模型輸出的質(zhì)量；想要成本低，就要壓縮模型、降低顯存、用更便宜的算力，又可能會(huì)犧牲推理的性能或準(zhǔn)確率。

企業(yè)的CTO們?cè)跒榇竽Ｐ屯评斫箲]時(shí)，推理引擎賽道也“熱鬧”了起來(lái)，不少在AI應(yīng)用上“搶跑”的大廠，同樣意識(shí)到了推理引擎的短板，試圖將自己摸索出的經(jīng)驗(yàn)，做成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品和服務(wù)，幫企業(yè)壓下這筆越來(lái)越沉重的應(yīng)用賬。

比如英偉達(dá)發(fā)布了推理框架Dynamo；AWS的SageMaker提供了多項(xiàng)增強(qiáng)功能提高大模型推理的吞吐量、延遲和可用性；京東云推出了JoyBuilder推理引擎，可將推理成本降低90%

一句話來(lái)總結(jié)：大模型能力再?gòu)?qiáng)，沒(méi)有高效的推理引擎，就像一輛發(fā)動(dòng)機(jī)不行的跑車，只能原地轟油門。

02 為了推理快、省、穩(wěn)，大廠都在死磕工程創(chuàng)新

過(guò)去為了提高推理能力，思路主要放在模型上，通過(guò)剪枝、蒸餾、量化等技術(shù)給大模型“瘦身”。越來(lái)越多企業(yè)發(fā)現(xiàn)，如果推理過(guò)程上存在太多短板，模型再怎么輕，推理的效能也上不去，必須要優(yōu)化推理流程。

在理解工程創(chuàng)新的思路前，先把大模型的推理過(guò)程拆解一下：

第一階段（Prefill）：先聽(tīng)懂你在說(shuō)什么。

就像人聊天前要先把對(duì)方說(shuō)的話聽(tīng)清楚、理解透，大模型的第一步，就是認(rèn)真“讀題”，一字一句地“消化”，并在腦子里畫(huà)好一套“思考地圖”（KVCache）。

第二個(gè)階段（Decode）：一字一句地回答你。

不是一下子把答案全說(shuō)完，而是一字一句地往下寫(xiě)，每寫(xiě)一個(gè)字，都會(huì)根據(jù)剛才的思路更新一下自己的“思路地圖”，確保后面寫(xiě)的內(nèi)容更連貫、更合理。

AWS、京東云、英偉達(dá)、谷歌云等，都在“死磕”工程創(chuàng)新。

比如優(yōu)化“思考地圖”，如果“思考地圖”又大又亂，占了GPU大量空間還查得慢，就會(huì)成為性能瓶頸。

AWS SageMaker和谷歌云Vertex AI的做法是給“思考地圖”建了一個(gè)“緩存共享中心”，動(dòng)態(tài)調(diào)度顯存資源：誰(shuí)先用、誰(shuí)能共用、誰(shuí)暫時(shí)擱置，都安排得明明白白，盡可能讓GPU的價(jià)值“壓榨到極致”。

京東云JoyBuilder推理引擎和英偉達(dá)的Dynamo，則進(jìn)一步給出一種“以存代算”的解法：直接把“思考地圖”從GPU挪出去。其中京東云通過(guò)自研的云海AI存儲(chǔ)，支持PB級(jí)緩存擴(kuò)展，并配合高效檢索算法與負(fù)載感知調(diào)度，直接將多輪對(duì)話和長(zhǎng)文本處理的響應(yīng)時(shí)延壓縮了60%。

再比如將“聽(tīng)”和“說(shuō)”分離，相當(dāng)于開(kāi)會(huì)時(shí)讓“準(zhǔn)備”和“發(fā)言”同步進(jìn)行，避免出現(xiàn)“干等閑耗”的場(chǎng)景。

其中AWS不只實(shí)現(xiàn)了“聽(tīng)”和“說(shuō)”分離，還改變了大模型說(shuō)話的方式，不再是“想到哪說(shuō)到哪”，而是提前整理好了大綱，省下了大量來(lái)回思考的時(shí)間。

京東云JoyBuilder推理引擎的方案稍有不同：第一招和AWS相似，整體吞吐提升了30%以上；第二招是將“聽(tīng)”和“說(shuō)”交給不同的GPU處理，兩邊像流水線一樣并行工作，中間用“傳送帶”快速傳遞信息，大幅提升了推理吞吐量。

對(duì)CTO們而言，技術(shù)大廠的深度參與，不失為一個(gè)好消息，相當(dāng)于是把推理引擎打磨成了能直接用的高性能“電子電氣架構(gòu)”。

03 異構(gòu)算力是挑戰(zhàn)，也是低成本取勝的機(jī)會(huì)

我們?cè)诤蛶孜籆TO溝通時(shí)，除了普遍焦慮的推理性能，還涉及到另一個(gè)問(wèn)題——異構(gòu)算力。

隨著大模型應(yīng)用的深入，以CPU為中心的架構(gòu)在支持AI原生應(yīng)用上面臨挑戰(zhàn)，需要以GPU為中心重塑基礎(chǔ)設(shè)施；此外，面對(duì)激增的推理需求，計(jì)算資源持續(xù)增加，企業(yè)需要思考資源投入產(chǎn)出的問(wèn)題，都指向需要一套AI Native的基礎(chǔ)設(shè)施。

而異構(gòu)算力，通俗來(lái)說(shuō)就是將不同品牌的芯片“拼著用”。就像是一支臨時(shí)組成的軍隊(duì)，語(yǔ)言、指令、作戰(zhàn)邏輯全都不統(tǒng)一。以至于一位CTO打趣說(shuō)：“我們要想打仗，得先發(fā)明統(tǒng)一的語(yǔ)言和作戰(zhàn)地圖。”

vLLM、SGLang等比較熱門的開(kāi)源引擎，目前都還停留在同類型GPU之間高效調(diào)度，對(duì)“異構(gòu)”集群依然捉襟見(jiàn)肘。但國(guó)內(nèi)的研究機(jī)構(gòu)和科技大廠都已經(jīng)試圖解決：怎樣讓不同芯片“聽(tīng)得懂一個(gè)指揮”，各司其職、取長(zhǎng)補(bǔ)短。

一種主流思路是“把大鍋飯變自助餐”。

過(guò)去用GPU跑模型，就像是大鍋飯，一整張顯卡只能給一個(gè)任務(wù)用，哪怕只吃了一口，剩下的資源也不能被別人接著用。就像京東云JoyBuilder推理引擎的策略是把異構(gòu)算力資源統(tǒng)一管理，把一張GPU“切成很多小份”（1%），顯存也能按MB級(jí)別來(lái)分，按需分給多個(gè)模型、多個(gè)任務(wù)使用，誰(shuí)需要多少就用多少，GPU利用率最高可提升70%。

還有一種思路是把“拼芯片”和“拆流程”結(jié)合起來(lái)。

比如在MoE模型的部署上，京東云JoyBuilder推理引擎可以將不同專家部署在不同GPU上，讓每個(gè)GPU干最擅長(zhǎng)的活。甚至可以將“輸入”部署在擅長(zhǎng)高吞吐的昇騰集群，將“輸出”部署在N卡上確保低延遲，充分利用不同算力的優(yōu)勢(shì)。

對(duì)于CTO們來(lái)說(shuō)，在“推理成本決定最終勝利”的大模型競(jìng)賽中，異構(gòu)算力是挑戰(zhàn)，同樣也是機(jī)會(huì)。

04 高性能低成本，大模型推理正在重塑AI生產(chǎn)力

經(jīng)歷了一段時(shí)間的高歌猛進(jìn)后，越來(lái)越多企業(yè)對(duì)大模型的訴求，正在從“不能沒(méi)有”轉(zhuǎn)向要落地、要價(jià)值、要增長(zhǎng)。我們看到，大模型已經(jīng)在營(yíng)銷推廣、協(xié)同辦公、客戶服務(wù)等場(chǎng)景深度應(yīng)用，成為新的增長(zhǎng)引擎。

例如在零售場(chǎng)景，包括面向用戶的AI生成商品圖、AI營(yíng)銷內(nèi)容生成、AI數(shù)字人，面向管理的AI客服與售后管理、AI經(jīng)營(yíng)托管、AI倉(cāng)配優(yōu)化，以及配送環(huán)節(jié)的自動(dòng)分揀機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等需求。

JoyBuilder推理引擎源于京東自身復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景打磨，基于企業(yè)級(jí)的AI Native架構(gòu)，正在廣泛服務(wù)于內(nèi)外部眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

京東透露了一組數(shù)據(jù)：目前推理框架已經(jīng)在內(nèi)部多個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用，在可交互式導(dǎo)購(gòu)、商品對(duì)比、商品總結(jié)、購(gòu)物建議等環(huán)節(jié)，大幅提升了響應(yīng)速度，節(jié)省了計(jì)算成本，同時(shí)還有效助力了用戶的活躍度；在核心的商品理解環(huán)節(jié)，也有效提升了大模型的理解能力和信息處理能力，模型推理成本最高可節(jié)省70%。

除了服務(wù)于京東內(nèi)部，京東云推理引擎也廣泛服務(wù)于外部產(chǎn)業(yè)客戶，提供高性能、低成本的大模型服務(wù)。

在行業(yè)實(shí)踐中，京東云成功支持某新能源汽車頭部廠商、某全球新能源科技領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，打造覆蓋全集團(tuán)的智能計(jì)算底座，實(shí)現(xiàn)千卡級(jí)AI算力集群的精細(xì)化管理。技術(shù)上一方面創(chuàng)新多元算力調(diào)度，顯著提升GPU利用率，另一方面創(chuàng)建全生命周期AI開(kāi)發(fā)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)開(kāi)箱即用，大幅提升研發(fā)效率。

目前，該平臺(tái)已支撐起企業(yè)智能駕駛研發(fā)、人形機(jī)器人等20余個(gè)核心場(chǎng)景，成為集團(tuán)的“數(shù)智發(fā)動(dòng)機(jī)”。預(yù)計(jì)一年內(nèi)，兩家企業(yè)大模型訓(xùn)練周期將縮短40%，每年節(jié)省的算力成本相當(dāng)于新建兩座數(shù)據(jù)中心。

05 寫(xiě)在最后

盡管推理引擎已經(jīng)在性能壓榨、資源調(diào)度和成本控制等方面取得了初步成果，但真正的競(jìng)爭(zhēng)才剛剛開(kāi)始。

尤其是在異構(gòu)能力方面，無(wú)論是多種芯片的適配整合，還是對(duì)不同模型結(jié)構(gòu)、大小、任務(wù)類型的統(tǒng)一支持，當(dāng)前的技術(shù)體系還遠(yuǎn)未成熟。同時(shí)也意味著，誰(shuí)能率先構(gòu)建起靈活、高效、可持續(xù)的推理能力，誰(shuí)就有可能在AI大規(guī)模落地的浪潮中占據(jù)先機(jī)。

這是一場(chǎng)跨硬件、跨模型、跨場(chǎng)景的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)，也將是未來(lái)十年AI競(jìng)賽的核心主戰(zhàn)場(chǎng)。