大模型能力再强，没有高效的推理引擎，就像一辆发动机不行的跑车，只能原地轰油门。怎么用推理引擎提升推理效率、榨干每一块算力的价值、尽可能降低推理成本，已经成为CTO们必须解决的问题。
站在2025年中，回顾半年来大模型的发展，以年初DeepSeek爆火为标志，大模型快速蜕变角色，走出实验室，真正融入企业核心业务系统，在政务、金融、医疗、能源等领域加速落地。
随着大模型走向深度应用，CTO从关注基础模型转向推理引擎，推理过程中的资源消耗，每一度电、每一块钱、每一分钟所能产出的Token数量，正在成为衡量一家公司在AI时代先进性的关键指标。
怎么用推理引擎提升推理效率、榨干每一块算力的价值、尽可能降低推理成本，已经成为CTO们必须解决的问题。
01 大模型跑不动，是因为推理引擎不给力
什么是推理引擎？
简单来说就是一套专门负责让大模型跑起来的系统，既负责怎么算，又负责在哪算和算得多快，尽可能提高大模型推理的响应速度、并发能力和算力资源利用率。
如果说大模型是发动机，推理引擎就是动力总成，决定了发动机在不同道路、不同油品、不同气候下是否能高效运转。调校得当，就能低延迟、高吞吐、低成本；调校不佳，再强的模型也可能烧油多、输出低。
展开剩余82%大约从2023年开始，推理引擎开始作为一个独立赛道兴起，陆续出现了TGI、vLLM、TensorRT、SGLang等面向推理效率优化的开源项目。彼时业界的注意力还停留在大炼模型上，对推理引擎的需要求不高能用就行。
2025年初是一个分水岭。
DeepSeek为代表的一批大模型开源后，企业对AI的态度由观望转向行动，纷纷采购算力、治理数据、微调模型，落地部署时却发现：推理响应慢、吞吐跟不上、成本高昂。
90%的算力花在了推理上，结果又贵又慢，连谢谢都不敢多说一句，几乎谈不上性价比。
大模型推理到底难在哪里呢？答案是效果、性能、成本的不可能三角。
想要效果好，就得用更大的模型、更高的精度、更长的上下文，但算力开销就上去了；想要跑得快、响应快，就要用缓存、做批处理、图优化，可能影响模型输出的质量；想要成本低，就要压缩模型、降低显存、用更便宜的算力，又可能会牺牲推理的性能或准确率。
企业的CTO们在为大模型推理焦虑时，推理引擎赛道也热闹了起来，不少在AI应用上抢跑的大厂，同样意识到了推理引擎的短板，试图将自己摸索出的经验，做成标准化产品和服务，帮企业压下这笔越来越沉重的应用账。
AWS、京东云、英伟达、谷歌云等，都在死磕工程创新。
比如优化思考地图，如果思考地图又大又乱，占了GPU大量空间还查得慢，就会成为性能瓶颈。
AWS SageMaker和谷歌云Vertex AI的做法是给思考地图建了一个缓存共享中心，动态调度显存资源：谁先用、谁能共用、谁暂时搁置，都安排得明明白白，尽可能让GPU的价值压榨到极致。
京东云JoyBuilder推理引擎和英伟达的Dynamo，则进一步给出一种以存代算的解法：直接把思考地图从GPU挪出去。其中京东云通过自研的云海AI存储，支持PB级缓存扩展，并配合高效检索算法与负载感知调度，直接将多轮对话和长文本处理的响应时延压缩了60%。
再比如将听和说分离，相当于开会时让准备和发言同步进行，避免出现干等闲耗的场景。
其中AWS不只实现了听和说分离，还改变了大模型说话的方式，不再是想到哪说到哪，而是提前整理好了大纲，省下了大量来回思考的时间。
京东云JoyBuilder推理引擎的方案稍有不同：第一招和AWS相似，整体吞吐提升了30%以上；第二招是将听和说交给不同的GPU处理，两边像流水线一样并行工作，中间用传送带快速传递信息，大幅提升了推理吞吐量。
对CTO们而言，技术大厂的深度参与，不失为一个好消息，相当于是把推理引擎打磨成了能直接用的高性能电子电气架构。
03 异构算力是挑战，也是低成本取胜的机会
我们在和几位CTO沟通时，除了普遍焦虑的推理性能，还涉及到另一个问题异构算力。
随着大模型应用的深入，以CPU为中心的架构在支持AI原生应用上面临挑战，需要以GPU为中心重塑基础设施；此外，面对激增的推理需求，计算资源持续增加，企业需要思考资源投入产出的问题，都指向需要一套AI Native的基础设施。
而异构算力，通俗来说就是将不同品牌的芯片拼着用。就像是一支临时组成的军队，语言、指令、作战逻辑全都不统一。以至于一位CTO打趣说：我们要想打仗，得先发明统一的语言和作战地图。
vLLM、SGLang等比较热门的开源引擎，目前都还停留在同类型GPU之间高效调度，对异构集群依然捉襟见肘。但国内的研究机构和科技大厂都已经试图解决：怎样让不同芯片听得懂一个指挥，各司其职、取长补短。
一种主流思路是把大锅饭变自助餐。
过去用GPU跑模型，就像是大锅饭，一整张显卡只能给一个任务用，哪怕只吃了一口，剩下的资源也不能被别人接着用。就像京东云JoyBuilder推理引擎的策略是把异构算力资源统一管理，把一张GPU切成很多小份（1%），显存也能按MB级别来分，按需分给多个模型、多个任务使用，谁需要多少就用多少，GPU利用率最高可提升70%。
还有一种思路是把拼芯片和拆流程结合起来。
比如在MoE模型的部署上，京东云JoyBuilder推理引擎可以将不同专家部署在不同GPU上，让每个GPU干最擅长的活。甚至可以将输入部署在擅长高吞吐的昇腾集群，将输出部署在N卡上确保低延迟，充分利用不同算力的优势。
对于CTO们来说，在推理成本决定最终胜利的大模型竞赛中，异构算力是挑战，同样也是机会。
04 高性能低成本，大模型推理正在重塑AI生产力
经历了一段时间的高歌猛进后，越来越多企业对大模型的诉求，正在从不能没有转向要落地、要价值、要增长。我们看到，大模型已经在营销推广、协同办公、客户服务等场景深度应用，成为新的增长引擎。
例如在零售场景，包括面向用户的AI生成商品图、AI营销内容生成、AI数字人，面向管理的AI客服与售后管理、AI经营托管、AI仓配优化，以及配送环节的自动分拣机器人、自动驾驶等需求。
JoyBuilder推理引擎源于京东自身复杂业务场景打磨，基于企业级的AI Native架构，正在广泛服务于内外部众多业务场景。
京东透露了一组数据：目前推理框架已经在内部多个场景应用，在可交互式导购、商品对比、商品总结、购物建议等环节，大幅提升了响应速度，节省了计算成本，同时还有效助力了用户的活跃度；在核心的商品理解环节，也有效提升了大模型的理解能力和信息处理能力，模型推理成本最高可节省70%。
除了服务于京东内部，京东云推理引擎也广泛服务于外部产业客户，提供高性能、低成本的大模型服务。
在行业实践中，京东云成功支持某新能源汽车头部厂商、某全球新能源科技领导企业，打造覆盖全集团的智能计算底座，实现千卡级AI算力集群的精细化管理。技术上一方面创新多元算力调度，显著提升GPU利用率，另一方面创建全生命周期AI开发环境，实现开箱即用，大幅提升研发效率。
目前，该平台已支撑起企业智能驾驶研发、人形机器人等20余个核心场景，成为集团的数智发动机。预计一年内，两家企业大模型训练周期将缩短40%，每年节省的算力成本相当于新建两座数据中心。
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