国产芯片+国产模型+国产推理引擎，大型央企航空集团全栈国产化AI算力基建实践

随着数字化、智能化转型深入，某大型央企航空集团正全面加速构建内部 AI 系统。如今，模型能力已深度融入智能助手、代码辅助、数字员工等核心办公场景，企业大模型应用正处于从“局部试点”向“规模化复用”的跨越期。

在安全合规红线与国家信创政策的双重驱动下，基于国产芯片私有化部署国产大模型，成为企业实现转型目标的必选路径。这对企业自身的 AI 算力基础设施建设与运营带来巨大考验：如何提升算力利用效率与 Token 供给能力，进而保障 AI 系统的高性能与持续演进能力？

AI 算力基建挑战

当下，模型迭代持续演进，模型参数规模持续增长。在国产芯片上部署诸如 DeepSeek 系列大模型时，基础设施面临推理速度慢、资源利用率低、适配周期长等问题，具体而言：

• 企业虽储备了国产芯片，但受限于生态与工具链，算力“用不起来、用不好”。整体利用率低，算力闲置，造成昂贵的资源闲置与浪费。

• 部署百亿参数大模型，技术门槛高。这给技术团队带来严峻的工程与运维挑战，无形中推高了综合成本。

• 模型跑通了，但“能用却不好用”。回答质量不稳定、首字延迟高、并发能力差等问题频发，处处“踩坑”，时时“救火”。

• 模型部署绝非一劳永逸。开源社区模型迭代快，但企业对新模型的适配周期过长，拖累业务创新节奏。

真正把模型能力应用于企业场景，拥有 GPU 仅仅是开始，更重要的是如何将算力持续转化为稳定、高质量、低成本的 Token 供给能力。

从“算力”到“能力”

为跨越从“算力”到“能力”的鸿沟，该企业引入硅基流动（SiliconFlow）推理加速框架，实现三层技术突破：

• 算子优化：硅基流动已完成对华为昇腾等多款主流国产芯片的深度适配与优化，构建起完整的国产算力优化技术体系。核心算子加速比可达 5 倍以上，支持多品牌、多架构国产算力资源的统一纳管与智能调度，实现资源集中管理与高效利用。

• 推理优化：推理引擎通过集群化大 EP + PD 分离模型部署等手段，实现对 MoE 模型的执行效率、显存利用效率及分布式通信效率的 SOTA 级优化。显著提升负载、并发、吞吐能力，支撑高并发、高吞吐、超长上下文的场景需求，将硬件理论峰值性能发挥到极致。

• 模型优化：基于硅基流动公有云 MaaS 平台 160+ 模型的适配与优化实战，通过模型、机制、框架、算子等层面联合优化，实现模型的 SOTA 级推理。

极致释放 Token 产能，驱动敏捷创新
方案落地后，企业 AI 算力底座焕然一新，迎来全方位价值跃升：

• 性能与产能飞跃： 国产芯片利用率大幅提升，极致释放每一块 GPU 的 Token 产能；AI 系统响应速度提升 2-5 倍，智能助手并发处理能力提高 3 倍。

• 降本与增效并行： 推理成本降低 60% 以上；模型更新周期从“数周”压缩至“3 天内”，加速业务创新迭代。

• 解放生产力： 技术团队从繁重的底层运维泥潭中抽身，将节省的人力与时间转化为更多直接的业务价值。

打造信创“样板间”，闭环国产 AI 生态
作为央企标杆案例，该方案不仅验证了“国产芯片+国产模型+国产推理引擎”全栈国产技术路线的可行性，更打通了从硬件到软件、从模型到应用的生态闭环。这一实践不仅为国家信创战略落地提供了坚实支撑，更为航空集团、民航及整个交通行业的 AI 国产化提供了极具参考价值的可复制模板，加速了国产 AI 产业链走向成熟。