聚焦大模型推理优化，中国信通院发布2026年应用实践报告

伴随大模型步入规模化部署的新时期，产业发展的焦点已从模型训练转移至推理服务，大模型正式开启了推理时代。得益于多模态应用的普及、长上下文需求的激增以及Agentic AI的迅猛发展，推理需求呈现爆发式态势，如何在成本与性能间取得平衡已成为产业的核心议题，仅靠硬件升级已无法满足高效、经济、稳定且绿色的规模化应用需求。如今，推理优化正从单一的优化迈向系统级的协同优化，并加速渗透至各个行业进行赋能。

为了厘清技术演进脉络、积累产业实践经验，并为行业提供技术指引及可落地的解决方案参考，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）人工智能研究所携手中国人工智能产业发展联盟，正式推出了《大模型推理优化关键技术及应用实践研究报告（2026年）》。

该报告以《大模型推理平台技术能力成熟度》《MoE开发平台技术要求》等系列标准为基准，系统梳理了大模型推理所面临的主要挑战、核心优化技术、产业落地成果、典型行业应用案例以及未来的发展趋势，旨在协助产业实现精准、高效、经济且绿色的推理规模化应用，从而推动大模型产业从技术创新向高质量普惠发展的新阶段跨越。

报告核心观点

1. 市场现状：大模型步入推理转折期，需求激增推动供给调整，成本压力倒逼推理优化。

需求端，推理服务需求呈现指数级攀升。我国日均Token调用次数两年内增长逾1400倍，2026年初突破140万亿；在Agentic AI等应用的推动下，推理计算量两年间增长了1万倍；平均服务序列长度也翻增至2.7倍。供给端，算力资源持续向推理环节集中。全球计算工作负载中推理占比快速上升，我国推理算力市场规模预计将翻倍至876.5亿元。成本端，降本压力与趋势同步显现。2024年OpenAI的推理预算已是GPT-4训练预算的15倍，持续的算力和存储成本加重了企业落地的负担，促使行业构建全链路优化体系。Gartner预测，2030年大模型推理成本较2025年将下降90%以上。

2. 核心挑战：模型适配、场景适配与算力成本控制成为三大核心难题。

首先，针对模型演进的适配存在滞后，大模型向MoE架构、原生多模态、百万级长上下文快速演进，对推理基础设施的前瞻性和灵活性提出了更高要求。其次，场景差异化适配难度较大。低时延场景要求毫秒级首字生成时间（TTFT），高并发场景追求高吞吐量，长上下文场景受KV Cache显存占用限制，流量波动考验系统弹性，静态推理系统难以同时满足多元需求。最后，算力需求与成本控制的矛盾较为突出。存量算力因软硬件兼容性难以复用，异构算力调度面临多重困境，长记忆需求推高存储成本，DRAM/SSD/HDD价格指数大幅上涨，进一步加剧了成本压力。

3. 优化目标：从提升性能走向降本增效，最终实现绿色高效。