大模型推理优化关键技术及应用实践研究报告（2026年）（65页）

分类：研究报告

标签：推理优化、KV缓存、模型量化、MoE架构、算力成本

摘要：本报告由中国信息通信研究院人工智能研究所联合中国人工智能产业发展联盟编写，系统梳理大模型推理优化的技术路径与产业落地脉络。报告将推理称为人工智能从实验室走向产业应用的「最后一公里」，指出随着生成式AI、智能体、多模态交互爆发，推理需求呈指数级增长：2025年全球大模型推理计算量较上年提升百倍以上，服务平均序列长度由2023年的四千跃升至当前十二万八千、两年增长三十二倍；2026年计算工作负载中推理占比将提升至百分之六十六，我国推理算力市场规模2026年预计达八百七十六点五亿元，较2025年的四百三十八点三亿元接近翻倍，存储价格指数亦显著上行（DRAM累计增长百分之三百二十七点五九）。报告拆解了模型、引擎、系统三级优化体系：模型级涵盖MoE细粒度专家分割与动态负载均衡（吞吐可提升二至三倍）、低秩适配等；引擎级包括PagedAttention显存分页管理（并发请求数提升三倍以上）、KV Cache前缀缓存降低首Token延迟、KV Cache卸载构建显存—内存—存储多级缓存；系统级关注算子融合、显存访问优化与多机并行。推理优化本质上是在效果、性能与成本之间寻求动态平衡，企业需在保障服务等级

来源：蝶动洞察 | 日期：2026-09-28 | 格式：PDF | 页数：65