昇腾大EP引爆六大行业，AI落地“最后一公里”终迎破局_人工智能

2025年以来， AI领域迎来了一场关键转折——AI智能体正式“破圈” ，从实验室的精密算法走向千行百业的生产一线，今年也因此被业界公认为“AI智能体元年” 。伴随着AI应用的井喷式增长，算力需求的底层逻辑正在悄然改变：如果说过去的算力焦点是模型训练的“厚积” ，那么现在， AI推理的“薄发”正成为驱动算力增长的核心引擎。
对于企业而言， AI大模型的价值不再停留在“能做什么” ，而是“能做好什么、能低成本做好什么” 。如何在推理环节实现“降本、提质、增效”的三重突破，打通商业落地的“最后一公里” ，成为所有从业者共同的考题。就在这个关键节点，华为全联接大会2025期间的昇腾AI人工智能产业峰会上，一则重磅消息为行业带来了新答案。
会上，昇腾联合数十家行业伙伴集体亮相，将大规模专家并行（大EP）的六大行业实践成果推向台前。从运营商的AItoC业务拓展到政务的高效便民服务，从教育的个性化学习推荐到金融的风险实时预警……这一技术方案已深度渗透50余家客户的核心场景，用实打实的应用效果展现着推理系统突破带来的“极致体验” 。

这场集体发布的意义远超技术展示本身，它标志着中国主流行业的头部客户，正借助昇腾率先打造的大EP方案，在“推理体验”与“算力成本”的天平上找到精准平衡点。当AI大模型不再是实验室里的“展品” ，而是能稳定、高效、经济地服务于生产场景时，中国AI产业已然找到AI规模化落地、可持续发展的新范式。
AI大模型落地难，大EP适配MoE推理带来“最优解”
在全球AI大模型产业化进程中，推理环节作为技术价值转化的核心，直接决定着AI红利能否真正落地。如果说模型训练是“练兵千日” ，那推理就是“用兵一时” 。尤其在DeepSeek推动MoE模型成为主流后，这一环节的重要性愈发凸显，同时也暴露出传统部署模式与新技术路线的适配矛盾。
比如在单机部署时，专家权重的高占用率让内存不堪重负，直接限制了并发处理能力；采用PD混合部署，又容易出现资源分配失衡，不仅造成算力浪费，还会导致整体性能衰减；更关键的是， MoE模型的动态路由机制常引发“专家热点不均” ，部分专家承担过量任务陷入瓶颈，其余专家却处于闲置状态，形成算力资源的结构性浪费。
这些架构层面的问题，最终转化为企业可感知的实操痛点，集中表现为“推不动、推得慢、推得贵” 。不少企业即便采购大量算力芯片堆叠，仍难以应对长文本处理、多轮对话等复杂推理需求，硬件资源无法形成有效支撑；输出结果的首Token时延居高不下，严重影响用户交互体验；单位时间内有效处理的Token数量不足，导致每Token成本高企——直接削弱了企业在“Token经济时代”下的商业竞争力。
面对MoE模型带来的推理瓶颈，昇腾在业界率先探索出以大EP架构创新为核心，结合超节点硬件及昇腾基础加速软件的“一体化破局”方案，成为适配MoE推理的“最优解” 。
大EP架构的核心逻辑，是将MoE模型的多个路由专家分散部署于多卡环境，通过动态调度实现算力资源的精准匹配。这既保留了MoE模型“专业分工”的优势，又解决了“协同混乱”的问题，让每卡算力得到充分利用，进而提升系统吞吐率，并降低时延。
而大EP架构的高效运转，离不开多机多卡的超节点的支撑，因为大EP的分布式特性对设备间通信要求极高，需要大带宽、低时延的互联能力保障专家间的数据传输效率。以昇腾384超节点为例，其依托华为自研的灵衢互联协议，将通信带宽提升15倍，单跳通信时延降至200纳秒以内，为专家协同搭建起“通信高速公路” 。
在实际部署中，大EP+昇腾384超节点可实现DeepSeek模型“1卡1专家”的配置，容纳256个路由专家、32 个共享专家及96个冗余专家，既保障了系统稳定性，又实现了算力资源的高效利用。
六大行业优秀实践齐发，推动昇腾大EP成为“事实标准”
从此次发布的运营商、政务、教育、金融、大模型、电力六大行业优秀实践中也可以看到，依托强大垂直整合能力的昇腾大EP方案，从先行先试到规模落地，已成为MoE模型推理部署的“事实标准” ，正为各行各业企业带来显著的“降本、提质、增效”价值。
在电信行业，随着智能客服、通话助手、5G消息智能体等AItoC应用的规模化普及，运营商面临着用户请求量激增带来的推理性能瓶颈，同时高昂的调用成本也制约着业务的持续扩张。如何在保证低时延服务体验的前提下，提升吞吐能力并控制成本，成为行业核心挑战。
对此，三大运营商基于自研AI或大模型平台部署昇腾大EP方案，构建高性能推理API服务。方案落地后，不仅实现吞吐提升4倍、时延降低50% ，更将相关调用成本降低超50% ，有力支撑了移动AI时代新兴业务的高速发展，推动用户体验革新升级。
在教育领域，高校在服务海量师生的AI助教、科研辅助等场景中，常面临长文本输入输出的处理需求，传统推理方案存在吞吐性能不足的问题，难以高效支撑全校范围内AI教学、论文速读、编程辅助等全流程应用，影响师生科研与学习效率。
国内某顶尖985高校引入昇腾大EP方案赋能教学科研AI场景，将2k长文本输入输出场景的吞吐性能提升3倍以上，成功满足了全校数万师生多样化的AI需求，让全校师生及科研人员得以\"以AI的方式打开AI时代\" ，加速教学科研创新进程。
金融行业作为数字化、智能化的先行者，在银行业信贷审批、风险管理、证券业财报点评、智能投顾等众多场景中，对AI推理的实时性、准确性和规模化能力要求极高。然而，传统方案难以在多场景下同时实现推理性能的质变，制约了效率提升与服务面扩大。
本次发布中，多家金融机构在此次发布中集中展示了昇腾大EP方案的应用成果。以中国邮政储蓄银行为例，其在携手昇腾构建千卡训推算力集群、打造“邮智”大模型并开展230个AI场景创新应用后，进一步部署昇腾大EP方案，实现3倍吞吐性能提升。这一突破加速了“邮智”大模型的规模化应用，深度赋能智能客服、审贷助手、后训练数据合成等业务场景，全面推进邮储银行面向AI时代的数智化转型。
数据显示，截至目前，昇腾大EP方案已深入上述六大行业的50余家客户核心场景，以“一份投入，多份产出”的高效模式最大化成本效益，助力企业AI大模型从实验室稳步走向生产场景，攀登新一轮数智化发展高地。
技术垂直整合+行业场景深耕， “中国方案”加速AI落地
从以上昇腾大EP的行业实践与发展逻辑中，可清晰看到中国AI产业的差异化发展路径，即在单卡算力与全球顶尖水平存在差距、企业AI投资预算相对有限的约束下，中国产业界通过“技术垂直整合+行业场景深耕”的组合策略，走出了一条适配自身需求的AI落地之路。
从技术层面看，当国际巨头更多聚焦于“提升单卡算力”以解决推理难题时，中国企业选择从“系统层面优化资源效率”切入，通过大EP+超节点创新，将现有软硬件资源的协同效能最大化，以“群体优势”弥补“个体差距” ，与中国算力产业发展特点实现了“同频共振” 。
从产业层面看，中国AI产业的核心需求是“千行百业的规模化落地” ，而非局限于特定场景的“AGI梦” 。这意味着技术方案必须兼顾“性能”与“成本” ，既要满足复杂场景的推理需求，又要控制企业的投入门槛。昇腾大EP方案通过“一份投入，多份产出” ，实现了“低成本高性能”的目标，有力支撑了“人工智能＋”的蓬勃发展。
而面向未来发展，这种差异化路径的价值将进一步凸显。随着MoE模型向“更大规模、更多模态”迭代，单卡算力的提升将面临物理极限与成本瓶颈，而垂直整合、系统创新的思路将具备更长期的生命力，持续树立中国AI产业在全球竞争中的重要差异化优势。
【昇腾大EP引爆六大行业，AI落地“最后一公里”终迎破局】一言以蔽之，昇腾大EP行业应用的规模爆发，不仅解决了AI推理的“最后一公里”难题，更印证了中国AI产业“在约束中创新”的发展逻辑——不依赖单一硬件的性能突破，而是通过系统层面的整合与优化，将技术创新与产业需求深度绑定，最终实现AI在千行百业的落地生根。这种路径不仅为中国AI产业的规模化发展提供了坚实支撑，也为全球AI产业的多元化发展提供了“中国方案”！

昇腾大EP引爆六大行业，AI落地“最后一公里”终迎破局

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