为什么企业开始部署国产大模型？

多模态大模型在文本理解、图像分析、跨模态检索等任务上的能力，已从“可体验”进入“可商用”阶段。金融、政务、能源、教育等行业的AI基础设施正逐步纳入信创体系，国产CPU、国产GPU、国产操作系统的组合成为项目建设的重要前提。与此同时，以Qwen3-VL、qwen3.6、Gemma 4为代表的开源模型降低了部署门槛——企业更倾向于基于成熟开源模型进行私有化部署，通过量化模型快速上线业务，并在后期结合自有数据做轻量级微调。因此，真正的问题已不是“要不要部署”，而是“部署什么模型、需要什么算力、国产化方案能否落地、如何避免并发与扩容瓶颈”。
Qwen3-VL之所以成为当前部署热点，一个重要原因在于其参数覆盖范围足够广——从4B、9B到35B、397B，不同规格模型可以对应不同预算与业务阶段。这意味着企业可以按当前业务复杂度选择对应规格，而不是一步到位采购高配硬件，首次部署AI并不一定需要直接投入大规模GPU集群。许多场景下，一台国产化推理服务器即可完成知识库问答、文档理解、OCR识别、多模态客服等基础能力验证。

但越来越多企业也发现，真正影响上线效果的往往不是“模型能不能跑”，而是并发规划是否合理、显存是否足够、推理框架是否稳定、后续扩容是否方便。企业需要的已不只是硬件参数，而是一套可参考的“模型—配置—并发”对应关系。本篇内容基于赋创实验室实测数据，整理了四档典型国产AI部署方案，分别对应企业从PoC验证到规模化AI服务的不同阶段。

企业部署大模型最常见的四类需求

在实际项目中，企业需求通常会落在四个阶段：
●验证与试点：快速跑通模型推理流程，验证AI是否适合当前业务场景。
●部门级服务：团队长期稳定使用AI，模型精度与并发吞吐成为关键。
●多模型共享平台：多个部门统一调用模型能力，减少重复建设。
●训推一体化：除高频推理外，还需要基于自有数据进行LoRA、QLoRA等轻量级微调，支撑更大规模模型与更高并发。
对应这四类需求，我们整理了以下四种典型国产AI算力方案。

方案一：轻量级国产AI推理工作站方案

适合场景：小规模验证、部门知识问答、轻量视觉AI、文档理解
对于首次尝试AI部署的团队，很多场景并不需要大规模GPU集群。一台基于国产CPU与单张国产推理卡的2U服务器，已能完成AI知识库、OCR识别、PDF问答、图片描述生成等任务。

模型承载
本方案可流畅运行Qwen3.5-4B/9B、Qwen3-VL-2B/4B/8B（INT4/INT8量化版本），单卡推理显存占用通常在20GB以内。Gemma 4 E2B/E4B等相近参数规模模型同样适用。≤5并发下，首token延迟与生成吞吐保持稳定。

核心硬件概要
赋创FG2212-H4平台，搭载1张智铠100 32G推理卡，海光5460双路处理器、64GB内存，预装麒麟V10 SP3。

方案二：部门级国产AI推理服务器方案

适合场景：企业知识库、智能客服、8B模型FP16推理、10人以内团队共享
当AI从试点进入日常使用，模型响应质量与多人并发吞吐的重要性上升。本方案采用双国产推理卡配置，可稳定支撑8B模型全精度推理以及30B级模型量化服务。

模型承载
实测可运行Qwen3-VL-8B FP16、Qwen3.5-9B FP16（显存需求约20GB）和Qwen3.6-35B-A3B Q4量化模型。两张32GB卡留有充裕的KV Cache空间。5–10并发下，各用户获得30–40 tokens/s的生成速度。

核心硬件概要
赋创FG2212-H4平台，GPU扩展至2张智铠100 32G推理卡，海光5480双路处理器，128GB内存。

方案三：企业级多模型并行推理方案

适合场景：多部门共享AI资源池、多模型并发部署、企业AI中台
当AI能力覆盖多个业务部门，企业往往希望同一套硬件同时部署多个模型，以统一API提供服务。此时总显存容量与多模型驻留能力成为关键。

模型承载
可同时加载Qwen3.6-35B-A3B FP16、Qwen3-VL-32B FP16、（显存占用约64-70GB）及多个轻量下游模型。4张64GB卡提供256GB总显存，不同模型可在不同卡上独立部署。实测15–30并发下，32B模型仍保持30–40 tokens/s稳态输出。

核心硬件概要
赋创FG2212-H4平台，搭载4张智铠100 DUO 64G推理卡，海光7470双路处理器，512GB内存。

方案四：国产训推一体旗舰方案

适合场景：235B级模型量化推理、高并发AI服务、LoRA微调、企业级AI中台
随着AI进入核心业务系统，企业开始关注自有数据微调、模型持续迭代以及大规模在线推理。本方案兼顾高并发推理吞吐与参数高效微调的计算需求。

模型承载
●Qwen3.6-35B-A3B FP16，Qwen3.6-122B-A10B FP8高并发：40–100并发，生成速度30–50 tokens/s。
●Qwen3-VL-235B-A22B Q4量化：MoE架构激活约22B参数，量化后总显存占用约140-160GB，可跨卡部署。
●微调：支持对Qwen3-VL系列进行LoRA/QLoRA微调，单卡64GB显存容纳32B模型全参数及优化器状态。

核心硬件概要
赋创FG4824-H4平台，4U机架式，搭载8张天垓150 64G训推一体卡，海光7490双路处理器，1TB内存。

四档方案核心指标速览

注：表中精度后缀仅标注该方案的典型使用方式，详细说明见各方案内文。

数据基于赋创实验室2026年5月实测，测试输入约512 tokens，输出约256 tokens，取稳态吞吐。实际性能会因模型版本、推理框架及并发策略而变化。

企业应该如何选择适合自己的方案

选型时，建议遵循“先确定业务目标，再选择模型规模；先评估并发需求，再反推GPU资源”的路径。
如果只是AI能力验证，方案一已足够；若希望部门长期稳定使用，可从方案二起步；计划建设统一AI平台则更适合方案三；涉及模型微调、235B部署及大规模在线服务时，建议直接规划训推一体架构。
真正影响使用体验的，通常是并发稳定性、推理延迟、显存利用率、多模型调度以及后续扩容能力。因此，同样是“支持Qwen3.5/3.6”，不同方案之间的实际体验存在明显差异。

FAQ：企业部署国产大模型时最常见问题

Q1：这些方案只能运行文中列出的几个模型吗？
不是。文中列出的Qwen3.5/3.6、Gemma 4主要作为参考测试模型。只要模型的显存需求与推理精度在GPU承载范围内，均可进行部署。实际适配效果会因模型结构、量化方式以及推理框架不同而存在差异，建议结合具体业务场景进行验证。
Q2：国产GPU目前能否稳定支持主流大模型推理？
目前主流国产GPU已能够支持Qwen3.5/3.6、Gemma 4等模型的推理部署，并逐步适配vLLM、llama.cpp等主流推理框架。赋创交付时会预装经过稳定性验证的驱动与推理环境，降低企业内部调试成本。
Q3：如果后续业务增长，当前方案还能扩容吗？
可以。方案一、方案二所在的FG2212-H4平台支持后续增加GPU、扩展内存与存储；更高并发场景则可通过增加节点实现横向扩展。企业在初期规划时，建议预留一定显存与并发余量。
Q4：企业应该优先关注模型参数，还是并发能力？
实际项目中，并发能力往往比单纯的模型参数更重要。同样是部署Qwen3.5/3.6，不同并发规模下，对显存、带宽与推理调度的要求会明显不同。因此更建议先根据真实业务访问量，再反推模型规模与硬件配置。
Q5：赋创能提供哪些部署支持？
赋创可提供从硬件交付、驱动与推理框架部署，到模型适配、性能测试的完整支持，并可根据具体业务场景提供参考配置与测试环境，帮助企业缩短AI上线周期。