Token驱动的大模型推理效能优化技术白皮书（30页，2026年）

分类：行业白皮书

标签：大模型推理、Token优化、PD分离、MoE、算力调度、智能体、推理能效、KV缓存、商业化运营、全栈一体化

摘要：当前人工智能应用正从单点问答走向智能体协同复杂推理，Token 调用需求呈指数级爆发。据 IDC 预测，全球活跃智能体数量将从 2025 年的 2860 万增长至 2030 年的 22.16 亿，年复合增长率达 139%；智能体年执行任务数将从 440 亿次增至 415 万亿次，年复合增长率达 524%。截至 2026 年 3 月，我国日均 AI Token 调用量已突破 140 万亿，较 2024 年初扩大约 1400 倍；头部平台 OpenRouter 周度 Token 处理量达 25 万亿，2026 全年预计超 1 千万亿，工具调用类请求占比一年内从不足 5% 升至 25% 以上，思维链推理 Token 占比已达输出总量 50%。 面对海量 Token 推理，传统单纯硬件扩容模式已难以为继。本白皮书提出 Token 驱动的全域优化理念，构建覆盖算力调度与资源编排、单轮推理优化、多轮智能体优化及 Token 商业化运营的四层架构。针对预填充与解码负载特性迥异，PD 分离成为主流部署范式，可将两类任务拆分至独立算力池以消除资源争抢；并进一步提出 AMPD 交错式协同调度框架与 EAA

来源：zuudee | 日期：2026-10-23 | 格式：PDF | 页数：30