中国信息通信研究院人工智能研究所 中国人工智能产业发展联盟 2026年3月 大模型推理优化关键技术 及 应用实践 研究报告 (2026年) 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院、中国人工智能产 业发展联盟 ，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使 用本报告文字或者观点的， 应注明 “来源： 中国信息通信研究 院、中国人工智能产业发展联盟 ”。违反上述声明者， 编者将 追究其相关法律责任。 前 言 大模型推理作为人工智能技术从实验室走向产业应用的 “最后一 公里 ”，承载着将模型能力转化为实际业务价值、平衡服务质量与成 本投入的核心使命。随着生成式 AI、智能体（ Agent）、多模态交互 等技术的爆发式发展， 推理需求呈现指数级增长 。行业数据显示， 2025 年全球大模型推理计算量较上年提升 100倍以上，同时，推理预算也 在持续攀升，成为企业规模化落地的关键瓶颈。与此同时，不同场景 对推理服务的差异化诉求（如低时延、高并发、长上下文处理）日益 凸显， 传统单点优化技术已难以应对 “效果 -性能 -成本 ”的多目标协同， 亟需构建全链路、系统性的推理优化体系 。 本报告立足产业实践与技术演进， 系统梳理大模型推理优化的技 术路径与落地脉络。首先，剖析推理优化 催生背景与概念特性 ；梳理 当前围绕多样化场景适配、 算力成本平衡、 模型特性适配 的核心挑战， 揭示产业落地痛点 。然后，根据关键技术 发展，拆解模型、引擎、系 统三级优化体系的核心方法与适配逻辑；结合产业生态演进趋势，分 析从单点优化到 “模型 -架构 -场景 ”协同优化的发展方向 。再次， 通过 金融、运营商 、电力、农业 等行业案例验证技术落地价值 。最后，提 出技术与产业展望与建议 。 本报告力求为大模型推理优化领域的技术选型、 方案设计与产业 落地提供参考，因行业发展迅速，内容难免存在疏漏，恳请各位专家 与读者批评指正。 目 录 一、 大模型推理优化概况 ................................ ................................ .......................... 1 （一） 大模型推理成为新的落地焦点 ................................ .............................. 1 （二） 大模型推理优化的概念与 目标 ................................ .............................. 2 二、 大模型推理的主要挑战 ................................ ................................ ...................... 7 （一） 多样化场景 的适配 ................................ ................................ ................... 7 （二） 高质量算力需求与成本控制的平衡 ................................ ....................... 7 （三） 模型特性与发展需求 的适配 ................................ ................................ ... 8 三、 大模型推理优化关键技术 ................................ ................................ .................. 8 （一） 模型层面 ................................ ................................ ................................ ... 8 （二） 引擎层面 ................................ ................................ ................................ . 14 （三） 系统层面 ................................ ................................ ................................ . 19 四、 大模型推理优化应用实践 ................................ ................................ ................ 27 （一） 前期：聚焦平台功能完备 ................................ ................................ ..... 27 （二） 现状和趋势：方案迭代，从单点优化走向系统优化 ......................... 28 五、 大模型推理优化典型案例 ................................ ................................ ................ 43 （一） 金融领域 ................................ ................................ ................................ . 43 （二） 运营商领域 ................................ ................................ ............................. 46 （三） 电力领域 ................................ ................................ ................................ . 49 （四） 司法检察领域 ................................ ................................ ......................... 52 （五） 农畜领域 ................................ ................................ ................................ . 54 六、 展望 ................................ ................................ ................................ .................... 57 图 目 录 图1 大模型推理基础设施发展主要阶段 ................................ ................................ ... 4 图2 大模型推理核心目标 ................................ ................................ ........................... 6 图3 近年典型 MoE模型发布时间 ................................ ................................ ........... 10 图4 MoE模型架构示意图 ................................ ................................ ......................... 11 图5 DeepSeekMoE 模型架构示意图 ................................ ................................ ........ 12 图6 MHA, MQA, GQA, MLA 架构图 ................................ ................................ ...... 14 图7 KV Cache 前缀缓存与复用 ................................ ................................ ................ 15 图8 MoE模型的多种并行策略示意图 ................................ ................................ ..... 18 图9 Chunked -Prefill过程示意图 ................................ ................................ ............