技术的突破仅仅是序章，大规模应用而引发的连锁反应才是真正的变革。
今年初，DeepSeek掀起的AI浪潮席卷全球，一周之内即实现亿级用户的爆发式增长和数百家企业踊跃接入，标志着中国AI企业开始掌握将技术突破转化为AI普惠应用的底层逻辑。
回望最近十年AI发展历史，算力始终是横亘在理想与现实之间的一道鸿沟。尤其是在我国，算力的稀缺，犹如悬挂在整个AI产业上的达摩克利斯之剑。而DeepSeek的技术突围，恰恰始于对这场"算力封锁"的颠覆，并激发起整个AI产业的全面创新。
DeepSeek的火爆，让大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism ，简称： EP）成为当下AI最重要的趋势之一，同时使得大EP推理解决方案迅速映入用户们的眼帘。随着DeepSeek开始全面进入各行各业的头部用户之中，大EP推理解决方案也成为行业智能化走深向实的那枚楔子，无比低调却又至关重要。
从2012年，AlexNet点燃深度学习革命开始，算力一直是左右AI发展的核心力量。
尤其是在Scaling Law规则的驱动下，AI大模型的训练与推理对于算力需求也迅速水涨船高。AI头部巨头们更是纷纷加码基础设施的布局，从微软、Meta、AWS等重金投建新数据中心，到xAI短时间构建起20万张GPU卡的AI集群，再到OpenAI推出“星际之门”项目，“得算力者得天下”深入人心，AI头部巨头们无不在追求“少量大专家模式”的“性能摸高”。
但这种“技术摸高”的模式会是AI发展创新的唯一路径么？
DeepSeek-R1的横空出现，带来不一样的答案。DeepSeek在工程层面大胆创新，采用大规模跨节点专家并行的模式，在算力规模和先进性受限的情况下，依然能打造出性能强大和先进的AI大模型。所谓“大规模跨节点专家并行”，即将专家分布到更多的算力卡上，减少每张卡权重加载的时延，同时减少权重的显存占用，显著提升单卡并行的路数，从而推动AI大模型的创新。
事实上，在DeepSeek出现之前，AI大模型在行业之中部署与应用依然面临着数据、算法和算力等一系列巨大挑战。很多行业用户既需要面临高质量数据缺乏的挑战，又面临着动辄千卡或者万卡的AI集群带来极高的成本，更受制于AI大模型闭源带来的部署与使用门槛。
而DeepSeek采用大规模跨节点专家并行的模式，利用强化学习来减少人工依赖和数据缺失的问题；通过全面开源的方式，大幅降低AI大模型的获取和部署成本，将AI推理资源池成本降到百卡/千卡范围；并且支持更加轻量、灵活的部署方式，真正降低AI大模型在行业用户环境中的部署与使用成本。
本质上，DeepSeek在工程创新层面做了大量优化工作，真正为中国AI产业走出一条新路，给予整个产业界巨大的信心，并激发起千行百业的AI应用创新。业界也认为，未来AI发展‘性能摸高’和‘工程创新’两条技术路径未来会继续并存。
就像医院问诊一样，过去属于“少量大专家”的模式，通过少量的全科大夫坐诊，每个大夫均处于繁忙状态；而现在，大规模跨节点专家则属于“大量小专家”模式，每个门诊（每张算力卡）均有自己的大夫，不仅可以处理更多用户的需求，还能够带来更好地用户体验。
当然，除了具备具备多种优势之外，大规模跨节点专家并行模式也并非完美无瑕，随着专家数量的增加，一系列新挑战也接踵而至。
事实上，大规模跨节点专家并行模式并不是专家越多越好；相反，专家数量存在一个“甜点”区域，当超过这个区域，性能提升并不明显甚至会出现下降。在大规模跨节点专家并行模式中，多专家的负载均衡和通信优化是最为突出的挑战。
例如，AI大模型的推理属于自回归过程，包括Prefill和Decode两个阶段。Prefill属于预填充，将用户请求的prompt传入大模型并进行计算，属于典型的计算密集型，需要耗费大量算力；而Decode则是增量推理阶段，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。这两个阶段对于算力资源需求存在着明显差异，需要算力效率和通信开销进行均衡优化。
所谓多专家负载均衡，即在业务处理中，肯能会出现某一位专家特别忙，而其他专家处于闲置状态，需要尽可能让所有专家“人尽其用”，从而让算力资源高效化。而通信优化则是需要觉接ALL2ALL通信占比时间过高的问题，即当需要多个专家处理某个问题时候，专家互相之间交换意见的时间需要不短优化，以实现更高效地处理好业务。
因此，在大EP推理解决方案中，算力等硬件能力只是基础，系统层面的整体优化才是推理加速的关键因素，这也要求解决方案商必须具备从架构到算法的端到端全栈优化能力。
事实上，环顾当下整个市场，针对DeepSeek AI大模型的推理解决方案并不少，而华为依然占据着整个市场的大部分份额，其成功的关键就在于全栈能力。华为昇腾的大EP推理解决方案涵盖从推理系列硬件，到CANN硬件使能层，再到推理引擎，以及全面的开发工具链和套件，从而实现性能更高、并发更高和体验更优。
据悉，华为昇腾大EP推理解决方案能够实现单卡并发3倍的提升，Decode时延能够降低50%以上，大幅降低用户的部署和使用成本，使用体验也得以大幅提升。此外，用户之前一体机方案，通过交换机进行参数面互联，基于现有组网架构软件升级，即可升级到华为昇腾大EP推理方案。
如今，AI全面走向推理时代。有人甚至认为，应用的未来在于推理，推理将成为所有应用未来的核心组件之一。
毫无疑问，在当前的行业智能化建设中，降低AI推理的部署、使用和成本门槛具有极为意义重大。降低门槛，意味着有更多行业用户能够把AI推理用起来和使用好，进而推动AI在行业场景中创新的充分释放，再进一步带动AI应用在To B领域的繁荣，最终形成良性循环。
华为昇腾大EP推理解决方案的推出，无疑为AI推理的普及带来一份重要答卷，也为行业智能化走深向实提供坚实基础。
首先，凭借对AI技术趋势的前瞻洞察以及战略定力，华为昇腾大EP推理解决方案拥有大量关键创新，包括MoE负载均衡、autoPD分离部署、双流/多维混合并行、MLAPO融合算力等五大关键技术，能够实现整体方案层面的性能吞吐和时延最优，真正帮助行业用户应对AI推理时代的到来。
例如，华为的autoPD分离部署是自适应PD分离部署，自动感知负载变化，且无需人工介入，实现多级缓存内存资源池化，冷热KV分层加载，不仅能够大幅提升系统的资源利用率，而且可以动态适应场景的变化需求。
其次，除了全栈自研能力之外，华为在计算、网络和AI大模型等多个领域拥有丰富的经验积累，使得昇腾大EP推理解决方案不仅实现性能最优，更贴近当前用户的使用需求。
相反，目前国际厂商针对中国市场的“阉割版”方案，其性能落差巨大、短板明显，FP16算力只有148TFLOPS。面对大规模分布式任务时，在类似DeepSeek大规模专家并行模式的推理场景下，“阉割版”方案无法有效支撑提升并发数和单卡吞吐，尤其是输入样本数量和序列长度提升的情况下，算力瓶颈暴露无疑。
此外，DeepSeek等AI大模型采用“潮汐导读”实现92%的日均算力利用率，即利用“白天推理、晚上训练”的模式来充分释放硬件性能，而“阉割版”方案对于特定架构过度依赖，算力受限使得其在AI没到校预训练场景中几乎难有作为，无法满足训推一体的使用需求。加上AI大模型加速向MoE模式演进，“阉割版”方案不仅成本高昂，还面临着潜在的战略隐患，使得其很难满足当下行业用户的需求。
以MoE负载均衡为例，华为自身是通信起家，对于大容量、大并发的通信场景拥有大量时间，并且积累起丰富的经验，针对大规模跨节点专家并行，不仅能够根据业务情况、集群规模、专家情况来自动寻优，还能自动预测和自动降解，让专家与资源配比最优，实现整个MoE负载均衡在业界最优。
最后，华为昇腾大EP推理解决方案始终秉持开放共赢的战略，聚焦底层根技术的基础创新，不仅与DeepSeek等AI大模型企业保持着紧密联系，共同攻坚与联合创新来应对AI日新月异的发展苏，更携手产业链伙伴形成AI应用普惠化的产业协同效应，推动中国AI产业良性发展轨道。
综合观察，历史告诉我们：伟大的基础设施从来不只是工具，更是产业变革和社会经济发展的引擎。当AI应用开始走进田间地头、政务大厅、工厂厂房、医疗机构、港口码头、金融柜台……中国正引领AI推理时代最大的技术平权运动。而以DeepSeek、华为等为代表的中国企业，在AI基础设施领域的持续探索与创新，无疑中国AI普惠开辟出一条属于自己的康庄大道。
