在人工智能蓬勃发展的当下，推理算力作为AI技术从实验室走向商业化应用的关键桥梁，正吸引着行业的广泛关注。它不仅支撑着AI模型在现实场景中的高效运行，更在推动各行业的智能化转型中扮演着不可或缺的角色。

 

推理算力：AI应用的核心驱动力

 

AI技术的两大支柱

 

AI技术的应用过程由训练和推理两大环节构成。训练环节通过海量数据塑造神经网络模型，使其具备特定功能；而推理环节则是将训练好的模型应用于实际，对新数据进行快速、准确的处理和决策。训练侧重于模型的构建，需要强大的计算性能和数据处理能力；推理则更关注模型在实际场景中的响应速度和准确性，随着应用场景的拓展和用户需求的增长而不断扩展。

 

 

推理算力的崛起

 

随着生成式AI的迅猛发展，推理算力的需求正以惊人的速度增长。在医疗健康、金融等多个领域，推理算力的应用场景日益丰富。从辅助科研人员进行复杂数据分析，到助力医疗诊断和药物研发，再到金融领域的风险评估和投资决策，推理算力正全方位地改变着各行业的运作模式。据IDC预测，到2026年，中国智能算力规模将达到每秒十万亿亿次浮点运算（ZFLOPS），年复合增长率为52.3%，其中推理端的需求释放是主要推动力，其重要性不言而喻。

 

爆发式增长的推理算力需求

 

2025年：推理算力需求的井喷之年

 

在2024年，推理算力的需求开始呈现出爆发式的增长态势，特别是在生成式AI这一领域，对推理算力的需求已经远远超过了对训练算力的需求。行业人士认为，2025年将是算力爆发的元年，届时推理算力的需求将迎来井喷式的发展。从内容生成到智能客服，从图像识别到自然语言处理，生成式AI在众多领域的广泛应用使得推理算力成为了支撑这些业务高效运行的核心要素。未来，随着OpenAIo1-preview等新一代AI模型的逐步普及和应用，推理算力的需求将继续攀升，成为推动整个AI行业不断向前发展的重要引擎。

 

云端推理：主导地位与增长潜力

 

云端推理在整体推理算力中占据主导地位，并且其占比仍在持续提升。根据IDC数据，2022年在云端部署的算力中，推理算力已达到58.5%，而训练算力为41.5%。预计到2026年，推理算力占比将进一步提升至62.2%，训练算力占比则降至37.8%。这表明AI技术正在从以训练为核心转向以推理为核心，意味着AI模型将从实验室逐步走向实际应用，进入大规模投产和商业化落地的新阶段。

 

 

AI服务器：算力的载体与性能保障

 

AI服务器是推理算力的主要载体，尤其在云端推理场景中，其性能直接影响推理的效率和质量。超擎数智擎天系列AI训推一体服务器、锋锐系列AI推理服务器，以澎湃算力和高性能、高可靠、高稳定的极致体验，为AI算力推理注入强劲动力，帮助企业抢占AI发展的先机。

 

擎天系列AI训推一体服务器型号为CQ7458-L，是超擎数智国内首发的 NVIDIA 新一代L20 AI服务器。擎天系列AI训推一体服务器基于 Intel 最新Eagle Stream平台，搭载 NVIDIA L20 GPU，4U8卡 PCIe，采用“283”方案设计，搭载2颗Intel第四代CPU，连接8片L20 GPU、2片CX7 400G NDR网卡和1片BlueField-3 2X200G DPU卡，具备业界领先的性能，可满足训练和推理、生成式人工智能、图形视觉计算、视频加速应用等各种AI 业务应用需求。

 

▲超擎数智擎天系列AI训推一体服务器

 

锋锐系列AI推理服务器型号为CQ7258-A，是超擎数智国内独家发布的 NVIDIA 新一代L20 GPU服务器。锋锐系列AI推理服务器采用 AMD EPYC 9004 处理器，搭载 NVIDIA L20 GPU，2U4卡 PCIe，采用“142”方案设计，搭载一颗 AMD EPYC 9004 处理器，连接4片L20 GPU、2片CX7 400G NDR网卡，专为满足企业AI 基础设施的需求而打造，通过行业领先的GPU、更快的GPU互连及更高带宽结构提供强大的性能，并支持多达4个双槽主动或被动GPU可扩展配置，还可以选择 NVIDIA NVLink® Bridge 来实现性能扩展及更高带宽，助力加速AI 和高性能计算 (HPC)工作负载。

 

锋锐系列AI推理服务器性能出色，所有GPU直接连接到CPU，无需经过PCIe Switch，配备两张NDR网卡，每张GPU可提供200G 带宽，大大提高工作效率，能够充分满足AI推理、模型微调和高性能计算过程中的强大算力需求。

 

▲超擎数智锋锐系列AI推理服务器

 

应用领域：多行业广泛覆盖

 

推理算力作为人工智能技术应用的核心环节，其应用场景广泛且多元化，涵盖了从智能交通到医疗健康、从金融到教育等多个关键领域。

 

在智能交通领域，推理算力支持自动驾驶汽车的实时决策，通过车载计算平台处理传感器数据，确保安全驾驶；同时，它也应用于智能交通管理系统，实时监控交通流量并调整信号灯配时，提高城市交通效率。

 

在医疗健康领域，推理算力在医学影像分析中发挥着重要作用，通过深度学习技术自动分析影像数据，辅助医生快速诊断疾病，如肺癌早期检测和眼科疾病的早期发现。此外，推理算力还推动了药物研发的加速，利用超算技术进行分子动力学模拟和基因组测序分析，缩短新药研发周期。

 

金融领域同样受益于推理算力的发展，通过大数据分析和机器学习算法，金融机构能够进行市场趋势预测、风险评估和智能投顾，提高决策的准确性和效率。

 

在教育领域，推理算力支持个性化学习方案的制定，通过学习管理系统和AI技术为学生提供定制化的教育路径，提升学习效果。

 

这些应用场景仅是推理算力在众多行业中发挥作用的冰山一角，随着AI技术的不断进步，推理算力的应用将更加深入和广泛，为各行业的智能化转型提供强大动力。

 

未来趋势：推理算力需求将持续超越训练算力

 

随着AI技术的不断演进，应用场景从训练侧向推理侧转移的趋势愈发明显。未来几年内，推理算力的需求将持续超越训练算力，并成为推动AI产业发展的主要动力。这主要是由于生成式AI在各行业的广泛应用，使得对实时预测和决策的需求不断增加。从智能客服到自动驾驶，从医疗诊断到金融风险评估，推理算力在这些实际应用中发挥着至关重要的作用。这一趋势表明，AI技术正在从模型构建阶段迈向实际应用阶段，推理算力将成为支撑业务运行和创新的核心要素。