当大模型应用在消费端掀起热潮时，AI Infra（人工智能基础设施）领域的“隐形战场”已硝烟弥漫。作为支撑大模型高效运转的核心环节，推理引擎的性能直接决定着大模型从技术到产业的落地效率。国产大模型推理引擎xLLM凭借在算力优化、多场景适配等方面的突破，已成为众多企业的核心选择。近日，xLLM社区负责人刘童璇接受专访，深度解读国产推理引擎的创新路径与发展逻辑，她强调：“AI Infra创新没有捷径，啃下硬骨头，才能真正为大模型产业‘降本增效’。”
从“卡脖子”到“破局”：xLLM的算力优化之路
“2023年前后，国内大模型研发团队普遍面临一个困境：训练出的模型不错，但一到推理阶段就‘卡壳’——要么响应延迟高，用户体验差；要么算力成本居高不下，根本无法规模化商用。”刘童璇回忆道，这正是xLLM团队组建的初衷。当时，国外推理引擎如FasterTransformer、vLLM已占据主流，但在适配国产芯片、中文语境优化等方面存在明显短板，国产推理引擎的研发迫在眉睫。
xLLM的破局点，在于跳出“单纯参数压缩”的传统思路，构建了“架构优化+算子创新+场景适配”的全链路推理方案。架构层面，团队创新性地提出“动态张量拆分”技术，可根据不同模型规模与硬件配置，自动调整张量拆分策略，在GPU集群中实现算力负载均衡，较传统方案算力利用率提升35%；算子创新上，针对中文文本的语义特点，优化Transformer算子的计算逻辑，将中文句子的推理速度提升40%，解决了国外引擎对中文处理的效率瓶颈；场景适配方面，开发多模态推理模块，完美支持文本、图像、语音等混合输入的推理需求，适配度远超同类产品。
实测数据显示，基于xLLM推理引擎，某70B参数的国产大模型在处理电商客服对话任务时，单卡GPU的并发量从128提升至448，响应延迟从500ms压缩至120ms，算力成本降低62%。“现在越来越多的金融、电商企业选择xLLM，不是因为我们是‘国产’，而是因为我们能解决实际问题。”刘童璇的话语中透着自信。
做“难而正确”的事：拒绝短期流量，深耕技术底层
在AI行业追求“快速迭代、流量变现”的当下，xLLM团队选择深耕推理引擎这一“重技术、长周期”的赛道，在刘童璇看来，这正是“难而正确”的选择。“推理引擎是大模型产业的‘地基’，地基不稳，上层应用再花哨也没用。但做地基工作，需要沉下心来打磨技术，不能追求短期回报。”
这种“慢心态”体现在研发的每一个环节。为了优化算子性能，团队成员曾连续3个月泡在实验室，针对一个矩阵运算算子进行上千次测试，最终将计算效率提升15%；为了适配国产芯片，与华为昇腾、海光等芯片厂商的工程师联合攻关，逐一解决软硬件兼容问题，仅适配文档就写了近20万字；为了满足不同企业的定制化需求，组建专项技术团队，提供“引擎优化+部署支持”的全流程服务，最长的一个项目持续了8个月。
拒绝“同质化竞争”是xLLM的另一坚持。当不少同行选择在国外开源引擎基础上做简单二次开发时，xLLM团队坚持自主研发核心架构。“二次开发看似快，但核心技术不在自己手里，迟早会遇到瓶颈。自主研发虽然前期慢，但每一步都走得扎实，现在我们的核心代码自主率达98%，这是最宝贵的财富。”刘童璇表示，目前xLLM已累计申请核心专利68项，其中“动态推理调度方法”“多模态算子融合技术”等专利已成为行业技术标杆。
开源赋能：让国产推理引擎生态“活”起来
“AI Infra的发展不能靠单打独斗，需要整个生态的力量。”基于这一理念，xLLM在2024年初正式开源，成为国内首个全链路开源的大模型推理引擎。开源不仅开放了核心代码，还同步推出包含部署教程、优化工具、案例库在内的完整生态包，降低企业与开发者的使用门槛。
开源后的xLLM迅速吸引了行业关注，目前社区注册开发者已超5万人，涵盖企业研发人员、高校师生、个体开发者等群体。社区贡献者已累计提交代码优化建议3000余条，其中来自某高校的“低精度推理优化方案”被纳入核心版本，使模型推理的内存占用降低28%。“有一位来自偏远地区的开发者，通过社区教程学会了xLLM的使用，为当地的农业合作社开发了大模型问答系统，帮助农民查询种植技术，这让我们看到了开源的价值。”刘童璇分享道。
企业端的生态合作也在加速。xLLM已与百度文心一言、阿里通义千问、华为盘古等主流国产大模型达成合作，成为其推荐推理引擎；在垂直领域，与金融机构联合开发“低延迟风控推理系统”，与医疗机构合作优化“医学影像分析推理模块”，形成了“核心引擎+行业解决方案”的生态模式。“我们希望通过开源，让更多人参与到国产推理引擎的研发中，一起把生态做大做强。”
未来展望：AI Infra的下一站是“极致适配”
谈及未来发展，刘童璇认为，AI Infra的竞争将从“通用性能比拼”转向“场景极致适配”。“不同行业、不同场景对推理引擎的需求差异很大，比如自动驾驶场景需要极致的低延迟，金融场景需要绝对的稳定性，消费端场景需要高并发支持，未来的推理引擎必须能精准匹配这些需求。”
基于这一判断，xLLM团队已启动“场景化推理引擎”研发计划，针对工业、医疗、金融三大领域推出定制化版本。例如工业版将重点优化设备端推理性能，支持边缘计算场景；医疗版则强化多模态推理精度，提升医学影像与文本的融合分析能力。同时，团队还在研发“AI推理芯片适配层”，计划实现对国内外主流芯片的“一键适配”，彻底打破软硬件之间的壁垒。
“国产AI的崛起，不仅需要优秀的大模型，更需要强大的AI Infra支撑。xLLM的目标，是成为全球领先的推理引擎，让国产大模型在‘跑起来’的时候，既有速度，又有性价比。”刘童璇的话语中，透着对国产AI Infra未来的坚定信心。在这条“难而正确”的道路上，xLLM正以技术为笔，以生态为墨，书写着国产AI基础设施的崛起篇章。
