过去一年,“在国产芯片上部署 DeepSeek 等头部开源模型”频繁出现在企业算力规划中。演示屏上,模型顺利吐出第一个 Token;但接下来的几个月,真实经历往往是:性能不达标、吞吐上不去、利用率看不清,以及一次模型版本升级后的“昨天还能跑、今天用不了”的困扰。

从“把模型加载起来”到“在生产环境里稳定、经济、持续地服务业务”,中间隔着一个数量级的工程鸿沟。本文将这道鸿沟拆成四类挑战,以硅基流动的相关实践作为研究案例,尝试回答一个越来越多企业正在面对的问题:这件事,该不该交给专业推理服务商?

四类挑战:自有算力部署开源模型的真实困境

1.部署难:你面对的不是一张卡,而是一整套生态。

主流推理代码生长于 CUDA 生态,而每家国产芯片都有自己的软件栈与工具链。DeepSeek 赖以成名的关键设计,比如 MLA 注意力、MoE 专家、原生 FP8 等,在部分国产栈上往往没有现成的高效实现,需要逐算子适配;多机多卡场景下,通信库的稳定性、驱动与框架的版本耦合,又会把“跑通一次”变成“持续运维”。

2.性能差:模型跑起来了,但不一定是“完整”的模型。

如果硬件不支持原生 FP8,就只能用替代精度路线,显存与效果同时承压;MLA 的长上下文优势依赖完整的融合实现,缺了它,128K 场景可能直接退化;MTP 这类训练侧自带的加速特性,在不少推理引擎里干脆没有对应支持。模型还是那个模型,但能力打了折扣。

3.跑得慢:峰值算力写在规格书上,真实吞吐体现在业务里。

Prefill 阶段算力打不满,Decode 阶段受限于显存带宽,MoE 的专家间通信又吃掉相当一部分时间;再叠加连续批处理、预填充解码分离等高级调度能力支持不完整,纸面算力与业务体感之间,往往隔着数倍差距。

4.算力利用率低:闲置是最贵的成本。

显存碎片让标称容量用不满,计算与通信串行让算力在等待中空转,专家负载不均让部分卡忙死、部分卡闲死;而各种工具链的缺失,又让调优像摸黑走路。卡买回来了,能力只释放了一部分。

这四类挑战是叠加的,有的需要优先攻坚,有的需要与芯片厂联合调优,有的只能靠工程经验慢慢沉淀,有的要等版本迭代自然消解。而且,越往深处越依赖芯片厂商、框架团队与一线部署工程师的长期协作打磨,这不是一家企业的项目组在短期内能够独立完成的。

隐性账单:不只是“买卡”,还需要一支团队

很多决策者评估自建时,第一反应是算卡的采购成本。但真正昂贵的部分,往往不在采购清单上:

人才账:需要一支同时懂模型结构、芯片体系结构和推理框架的团队。这类复合人才在市场上极为稀缺,组建并留住团队的代价远超多数预算预期;

时间账:从选型、适配、调优到生产级稳定,周期通常以季度计;而业务窗口往往以周计;

机会账:团队跟算子、通信库死磕的那几个月,或许就是同行利用模型提升产品能力的窗口期;

迭代账:芯片一代一代换,模型一版一版发。自建的调优成果常与特定版本深度耦合,可迁移性差,每次升级都接近推倒重来。

选型评估:专业推理服务商,可以交付什么

如果把这部分挑战交给专业的推理服务商,会带来什么?推理服务商的核心价值:不在于“帮你把模型跑起来一次”,而在于把“一次性项目”变成“持续性能力”。

1.适配与调优经验沉淀。

推理服务商持续跟踪并适配各主流国产芯片,深入了解算子库演进,积累了丰富的场景调优经验,并把踩过的坑、修好的性能问题内化为平台能力,形成了可复用的工程资产。

2.“生产级”保障,不非演示级一次性交付。

真实业务需要的不是“能跑通”,而是流量高峰下的弹性扩缩容、抖动时的故障恢复、全链路的监控告警、多租户之间的资源隔离、模型版本的平滑升级等能力。模型会发新版本,芯片会出新固件,业务会长出新场景。服务商的工作不是交付即结束,而是从交付开始。这些“看不见的工程”,才是 SLA 背后的底气。

以硅基流动为例,这家成立于 2023 年 8 月的推理基础设施公司,自研推理引擎与算力资源编排系统,核心能力正是全栈 Token 工厂:将算力资源高效转化为 Token 服务,以公有云 MaaS 与私有化部署方式,满足广泛的客户部署及使用需求。

在适配调优层面,硅基流动深度适配华为昇腾、沐曦、摩尔线程等多种国产芯片架构,实现多品牌、多架构算力的统一纳管与动态调度。2025 年 2 月,硅基流动联合华为云率先上线基于昇腾算力的 DeepSeek-R1/V3 满血版 671B 推理服务,成为 DeepSeek 官方之外首个在国产芯片上提供该模型 MaaS 云服务的平台,推理性能比肩国际主流 GPU 水准。

在生产级保障层面,据公开技术资料与企业披露,可将推理延迟降低最高达 70%,吞吐量提升 3～5 倍,并提供 99.95% 的 SLA 保障。这套能力可以一站式部署到企业的自有数据中心或私有算力环境,基于标准化、模块化架构,仅需少量定制,客户保留对数据、工作负载和硬件的完全控制,同时无需自维护底层软件栈,兼具本地数据控制与托管服务的便利。

决策链条:从“能跑”到“能用”,鸿沟谁来填?

到底是自建团队还是把这一层交给服务商?其实自建与服务也不是非此即彼的关系,可以从这三个问题出发:

大模型推理对你而言,是核心竞争力、还是支撑业务的基础设施?

组建并长期留住一支能持续投入芯片级调优的团队,是否有充足预算?

业务窗口是否等得起至少以季度为单位的适配与调优周期?

如果多数答案是“否”,把专业的事交给专业的团队是更理性的选择。反之,若推理正是你的主业、且有充足的团队储备,自建就更有价值。而一个好的服务商,也应该能与自建团队深度协同,提供底座能力,兜住极端场景,探索联合创新。

AI Agent 时代,大模型基础设施是底座,重点不是“把模型跑起来”,而是“跑得好、快、稳、省”,并且能长期跑下去,真正“用起来”,创造业务价值。从“能跑”到“能用”之间的那道鸿沟,正是专业推理服务商存在的意义。把这道鸿沟交给每天都在填它的人,把自己的团队留给业务本身。