無論AI大模型的參數量達到多么驚人的萬億級別，其最終能否在產業界廣泛落地，關鍵取決于一個核心環節——推理（Inference）。推理，即模型在完成訓練后，實際對外提供服務的應用過程。其效率和成本，直接決定了AI應用的商業可行性。

2025年，我們見證了美團、螞蟻等巨頭相繼開源其高效推理模型，其背后是一系列推理優化技術的飛速演進。本文將系統性地梳理從2022年至今，大模型推理優化的技術全景圖，幫助開發者理解這場“降本增效”技術競賽的核心脈絡。

存儲優化的基石（2022-2024）

大模型推理面臨的最大瓶頸之一，是其對GPU顯存的巨大消耗，特別是用于存儲上下文信息的KV Cache。為了解決這個問題，一系列存儲優化技術應運而生。

2022年，FlashAttention的出現是一個里程碑。它通過一種I/O感知的精確注意力算法，避免了在顯存中存儲完整的注意力矩陣，從計算層面大幅降低了顯存占用和訪問開銷。

2023年，vLLM項目提出的PagedAttention技術，則從顯存管理層面帶來了革命。它借鑒操作系統的分頁虛擬內存機制，允許KV Cache以非連續的方式存儲在顯存中，極大地減少了內存碎片，提升了顯存的利用率和并發處理能力。

與此同時，ZeRO-Inference等異構存儲技術，探索了將模型權重等不常用數據從昂貴的GPU顯存，“卸載”到CPU內存或SSD中，在需要時再流式傳輸回GPU。這些技術共同為在有限的硬件資源上運行越來越大的模型，奠定了基礎。

MoE架構的效率革命（2024-2025）

如果說存儲優化是在“節流”，那么混合專家（MoE）架構的興起，則是在“開源”的同時實現了更極致的“節流”。MoE從根本上改變了推理的計算范式。

其核心思想是將一個巨大的模型，拆分為眾多各有所長的“專家”網絡。在處理一個任務時，系統只會激活少數幾個最相關的“專家”，而其他大部分參數則保持“沉默”。

2025年9月開源的美團LongCat-Flash-Thinking，就是一個典型的例子。其總參數量高達5600億，但通過“零計算專家”等設計，平均激活參數僅為270億。同樣，螞蟻Ring-flash-2.0以1000億的總參數，實現了僅61億的激活參數。這種設計，使得模型能夠在保持極大規模知識儲備的同時，實現極低的單次推理成本和極高的速度。

強化學習訓練的最新突破（2025年9月）

推理優化的前沿，已不再滿足于對靜態模型的加速，而是開始攻克更復雜的動態學習模型的優化難題。強化學習（RL）是讓AI具備持續學習和決策能力的關鍵，但將其與MoE架構結合，一直面臨著訓練不穩定的世界級難題。

螞蟻Ring-flash-2.0搭載的獨創icepop算法，為此帶來了突破。它通過一種巧妙的梯度控制機制，成功解決了MoE模型在長思維鏈RL訓練中容易出現的“獎勵崩潰”問題。這是推理優化技術從“加速一個固定的模型”，向“加速一個能持續學習和進化的模型”演進的關鍵一步。

從FlashAttention的算子優化，到vLLM的顯存管理革新，再到MoE架構的范式轉變，以及icepop算法對RL訓練的突破，大模型推理優化技術正朝著“更省、更快、更智能”的方向飛速發展。理解這一技術全景圖，將幫助每一位開發者和架構師，在AI應用的浪潮中，做出更明智、更具前瞻性的技術選型。