破局大模型落地"最后一公里":WAIC 2026超云展示全栈推理方案的技术路径与产业实践

7月17日至20日,世界人工智能大会(WAIC 2026)在上海举行,大会以“智能伙伴,共创未来”为主题,聚焦智算与具身智能两大黄金赛道。作为智能计算领域的坚实力量,超云携“全栈大模型推理解决方案”亮相“技术之芯”张江会场,与行业伙伴共探AI落地新路径。

《破局大模型落地

破局三大核心痛点:PD分离架构重构推理效能

伴随大模型从实验室走向实体行业,产业共识已从比拼模型参数规模转向解决规模化部署难题,推理效率与算力成本成为制约AI普惠的核心瓶颈。

核心痛点主要体现在三个方面:一是GPU显存资源稀缺、高端算力硬件采购成本居高不下,高并发与长上下文场景下显存溢出严重,推高整体算力TCO;二是传统一体化推理架构存在Prefill(预填充)与Decode(解码)阶段资源争抢问题,部署架构单一,无法同时适配互联网高并发、政企信创私有化、中小企业轻量化三类差异化需求;三是高密度AI集群风冷散热能效不足,数据中心PUE居高不下,绿色算力建设与信创自主可控双重要求难以同步兼顾。

针对上述“成本高、部署难、效率低”等痛点,超云本次展出的解决方案以”全栈推理+场景适配”为核心,构建从底层算力到产业落地的完整闭环。据超云数字技术集团有限公司产品总监乔鑫介绍,方案通过架构创新与软硬协同,为不同行业提供可直接复用的算力搭建路径,有效助力客户优化整体算力TCO,实现降本增效。

《破局大模型落地

超云数字技术集团有限公司产品总监乔鑫 

系统级创新:“以存助算”打破显存围墙

乔鑫表示,超云在大模型推理领域的系统级创新,核心在于通过“PD分离+KV Cache动态卸载”架构,彻底打破传统GPU显存的性能桎梏。该架构通过计算与存储分层协同,实现了全链路效能跃升:

在Prefill阶段,采用高密度16卡算力服务器,提供超强算力与显存带宽,高效处理超长文本并行计算,大幅降低首Token生成延迟;在KV Cache卸载阶段,依托高性能全闪分布式存储,深度适配GPU直存技术,实现KV缓存的动态卸载与快速加载,突破显存容量限制,解决长上下文推理卡顿难题;在Decode阶段,采用混合算力服务器,支持多类型加速卡混合部署,保障万级并发的高效输出。

《破局大模型落地

此外,超云还落地了全局共享KV缓存池与AI调度平台,解耦算力资源并提升数据流转效率。该方案不仅使首Token延迟降低30%以上、单Token生成效率提升25%,更在同等算力投入下节约30%的硬件成本,实现了国产算力从硬件突破到系统级优化的跨越式升级。

在绿色算力与普惠应用方面,超云同样进行了系统性布局。面对AI算力密度提升带来的散热挑战,超云布局了冷板与浸没式两条液冷产品线,浸没式方案PUE最低可达1.05,兼顾高密度与节能目标。同时,面向中小企业轻量Agent应用,超云推出开箱即用的一体化AI工作站,无需复杂集群部署即可支持本地推理与轻量Agent开发,大幅降低AI应用落地门槛。

落地实践:从金融、政务到医疗等多行业的标准化复制

超云的全栈大模型推理方案已在金融、政务、医疗等多个行业实现成熟商用。在金融领域,方案落地券商私有化推理集群,用于投研分析与实时风控;在政务领域,搭建离线私有知识库,处理公文与政策检索;在医疗领域,支撑病历解析与影像辅助诊断。乔鑫表示,这三套案例底层架构通用,仅通过调整安全策略即可快速复制落地,体现了方案的高度标准化与可复用性。

面向政企私有化场景,信创AI设备具备六大独有适配能力:兼容全栈国产硬件、整机内置国密加密、支持完全离线部署、深度适配国产操作系统与推理框架、模块化可分步扩容、配套国产化统一可视化运维平台。这些能力使超云能够满足政企客户对安全、可控、合规的严苛要求。

《破局大模型落地

“让AI更简单”:挑战带来新机遇

大模型正在从技术探索走向产业落地,但”最后一公里”的挑战依然严峻。超云通过全栈式解决方案,正在打通从算力供给到场景应用的完整链路。

乔鑫表示,未来超云计划打造分层开放的落地型生态:联合上下游共建联合验证实验室,输出标准化调优方案;针对大型企业、政企信创、中小企业推出三套分层交付方案;开放标准化软硬件接口,降低模型厂商适配成本;联合伙伴发布行业落地白皮书,统一行业算力部署标准。种种举措,标志着超云正以实际行动在AI产业加速落地中践行“让AI更简单”的理念。

点赞

发表评论

邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注