2026年面向Token（词元）运营的大模型推理优化技术白皮书（69页）

分类：行业白皮书

标签：词元运营、推理优化、模型路由、键值缓存、投机解码

摘要：本白皮书由联通数据智能有限公司、中国联通数据科学与人工智能研究院联合清华大学、北京交通大学、华中科技大学等多家高校与机构编写，聚焦面向词元（Token）运营的大模型推理优化技术。报告提出，词元作为大模型处理信息的最小单元，具有可计量、可定价、可交易的特征，已成为衡量人工智能服务活跃度与产业价值的重要计量单位；截至2026年3月，我国日均词元调用量已突破一百四十万亿，产业进入词元规模化运营阶段，词元平台的核心转向在海量请求、高并发、长上下文与复杂智能体任务下持续提供低成本、低时延、高质量、可治理的词元服务。在此背景下，报告首次提出「多模型融合—模型优化—模算融合—算网模融合」四层推理技术架构。多模型融合层面关注模型能力边界量化、智能路由、模型级联与模型集成，解决不同请求匹配合适模型的问题；模型优化层面涵盖低复杂度注意力机制、混合专家架构优化、扩散模型生成路径优化、思维链优化、记忆管理、键值缓存压缩、投机解码、模型量化与模型蒸馏，以降低单位词元生成成本；模算融合层面关注算子融合、显存访问优化、基础算子加速、引擎参数调优与模型架构适配，提升模型与硬件执行效率；算网模融合层面关注多机推理并行、

来源：蝶动洞察 | 日期：2026-09-28 | 格式：PDF | 页数：69