北京
（原标题：同样的卡，更多 Token：硅基流动 AI 推理最佳实践）
推理正在取代训练，成为 AI 算力消耗的主阵地。当 Token 变成可计量、可定价、可交付的标准化商品，“同样的卡，产出更多 Token”就不是一句口号，而是推理服务商的竞争力。硅基流动（SiliconFlow）是一家不造芯片、不做大模型也不涉足 AI 应用的 AI Infra 层公司，硬核技术能力体现在规模化 Token 生产效率上。综合其公开信息，尝试还原：这家“Token 工厂”的推理能力差异化与领先优势，究竟建立在什么之上。
第一层：自研推理引擎，压榨单位算力
“同样一张卡”的效率差，首先来自软件层。硅基流动自研推理加速引擎，这是世界上少数经过大规模生产环境验证的推理引擎之一。部分公开的技术清单：PD 分离（预填充与解码分离调度）、KV 缓存管理、专家并行与流水并行，配合自研动态量化技术，以及算子融合等系统级优化。这一套组合拳下来，可以实现：推理延迟降低最高达70%，吞吐量提升3～5倍，推理计算需求降低60%～80%。
这套引擎的差异化在于“通用”：用统一接口抽象 GPU、NPU 与 ASIC 的底层差异，同一套代码兼容稠密模型、混合专家（MoE）稀疏模型与多模态模型，主流开源模型新版本可快速接入。效率优化并非针对某款模型的特调，而是可复用的平台能力，这正是它与单点优化方案的本质区别。
第二层：异构适配，把碎片化算力炼成 Token
中国算力格局高度碎片化：英伟达、AMD 之外，昇腾、沐曦、摩尔线程等多线开花，算子、内存、互联、精度支持各不相同，国产芯片生态也还不够成熟，导致多数国产芯片利用率并不高。硅基流动的领先，恰恰体现在把“理论可用”变成“生产级高吞吐”。
已披露的战绩相当亮眼：2025年2月，在业内首次推出了基于昇腾的 DeepSeek-R1/V3服务；与华为云合作，共同为 CloudMatrix 超节点集群开发并优化推理解决方案，实现 DeepSeek-R1单卡解码吞吐量超1920 Tokens/s；在沐曦 C550集群，完成 Kimi-K2的全球首次商业化部署；与摩尔线程合作，在 MTT S5000芯片上部署 DeepSeek-V3，实现了单卡预填充吞吐量超4000 Tokens/s、解码超1000 Tokens/s。
进一步理解硅基流动在国产芯片适配与优化这件事上的创新性与领先性，有两份高含金量的论文与白皮书值得关注：
2025年6月，硅基流动与华为联合发布论文《Serving Large Language Models on Huawei CloudMatrix384》，首次完整披露并实测验证了“华为 CloudMatrix384昇腾超节点硬件 + 硅基流动推理系统”的软硬件协同方案，业界首次公开非英伟达体系下、面向万亿参数 MoE 大模型的完整推理服务方案细节，证明了国产算力在保持模型精度一致的前提下可以比肩甚至超越国际高端 GPU 的大模型推理表现。
2026年8月，硅基流动与摩尔线程联合发布《PD 分离异构算力混部实践技术白皮书》，首次系统阐述并基于真实生产集群验证了基于硅基流动自研高性能推理引擎的 PD 分离推理方案。Prefill 阶段调度至摩尔线程 MTT S5000，Decode 阶段调度至国际高端 GPU。在 Prefill 阶段以2:1部署比例实现国产 GPU 对国际高端 GPU 的算力等效替代，全链路服务质量对标纯国际高端 GPU 集群，为国产算力大规模商业化部署提供了可量化、可复制的实践路径。
国产芯片从“可用”到“好用”再到“规模化、生产级使用”，硅基流动做出了突出贡献。硅基流动今年推出一个“AI 算力运营服务”，并先后官宣多个合作案例，也体现了其异构芯片纳管能力的快速复制与扩展。用一句话概括这个服务，就是“让任意算力资源快速转化为高效运转的 Token 工厂”。
2025年12月，在第二十届中国 IDC 产业大典（IDCC2025）上，中国信通院云大所云计算部副主任刘如明分享了国内智算的供需数据：2025年，国内智算的供算量约38亿卡时，同期用算量约14亿卡时，用算占比只有36.8%。
对于拥有大量闲置资源的算力持有方而言，硅基流动的算力联合运营实践给出了一个解决方案，可快速将算力资源经由硅基流动推理引擎与调度系统，变成可计量、可售卖的 Token 产能，并依托其现成需求池，按实际服务量分成，快速获得 Token 服务收益。这一层效率，是单纯堆卡无法获得的。
第三层：规模化运营，让效率稳定兑现
单点效率突破之外，是生产级的稳定性与弹性。据公开信息，硅基流动整体架构提供99.95% 的 SLA：安全容器提供虚拟机级隔离；分布式模型分发与缓存系统让超大模型权重快速下发；网关层把多个推理集群聚合成统一服务端点，动态路由、实时监测、自动故障转移；运营侧，可视化管理工具及30多个即用部署模板，可将算力资源接入压缩到3分钟以内。
按官方口径，2026年4月日均 Token 吞吐量约5,785亿，服务超1000万用户与1万家企业客户，平台累计适配170+ 主流开源大模型。模型越多、调用越多，优化能力与工程经验沉淀越厚，这种“效率飞轮”是时间堆出来的壁垒。
Token 生产效率，硬核竞争力
硅基流动最突出的差异化特性体现在“开放与连接”上，在 Token 生产链路中，承担连接底层算力资源、模型与应用的中枢角色：向下兼容英伟达、AMD 与主要国产芯片，向上适配 DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 等多元模型，保持开放中立，让“跨芯片 × 多模型”组合在不同应用场景中实现规模化落地。硅基流动的这一套系统化能力，让同样的卡产出更多 Token，让 AI 在多场景真实落地，让规模化扩展不被推理能力所限，这套“最佳实践”的逻辑已闭环，Token 生产效率正成为 AI 推理时代的硬核竞争力。
