在人工智能技术加速从“模型训练”向“推理部署”转型的关键阶段，中国移动携手合作伙伴在智算运营领域实现重大创新，推出全球首个“智算推理集群运营黄金标准”。该标准通过构建可量化、可评估的集群效能评估体系，首次实现对AI推理算力服务质量的标准化度量，为行业破解“降本增效”与“服务保障”的双重挑战提供了系统性解决方案。
当前，AI推理应用已深度渗透政务、金融、制造、医疗等核心领域，驱动算力需求结构发生根本性转变。数据显示，推理算力在智算基础设施中的占比持续攀升，成为支撑智能体生态发展的核心负载。然而，用户对高性能、低成本、优体验的复合需求，与行业在资源调度、效能优化等方面的能力短板形成鲜明矛盾。如何在保障服务质量的前提下，实现推理系统的经济高效运行，成为智算基础设施建设的关键命题。
中国移动提出的“黄金标准”以“度量破局”为核心，创新构建四大维度评估体系：用户体验指标聚焦响应延迟、服务稳定性等关键参数；系统并发能力指标衡量集群处理峰值请求的能力；系统可用性指标确保服务连续性；硬件利用率指标则覆盖算力、显存、带宽等核心资源。通过实时监测集群运行状态，该体系可精准识别不同场景下最先触达性能瓶颈的“黄金指标”，为扩容优化提供科学依据。
在试点验证阶段，中国移动针对DeepSeek-R1等MoE稀疏模型、Qwen3-32B等稠密模型、Qwen2.5-VL-72B等多模态理解模型，以及Stable Diffusion等生成模型，开展全场景实测。测试发现，不同模型在算力利用率、显存带宽利用率等四项硬件指标上的增长速率存在显著差异，且各场景的性能瓶颈指标各不相同。例如，多模态生成模型在显存带宽利用率上更易达到临界点，而大语言模型则对算力利用率更为敏感。
基于“黄金指标”的动态监控机制，企业可实现精细化运营：当资源利用率低于阈值时，系统自动引入负载提升效能；当指标接近扩容临界点时，触发弹性扩容流程。实践表明，该机制可使扩容决策准确率提升至近100%，显著降低运营成本。以某金融场景为例，通过优化显存利用率指标，集群整体效能提升35%，同时将服务延迟控制在毫秒级。
作为国家“人工智能+”战略的践行者，中国移动正以“三位一体”定位（人工智能供给者、汇聚者、运营者）推动技术普惠。通过升级“AI+”行动计划，公司持续强化智算基础设施底座建设，创新运营模式，推动算力供给向绿色智能方向演进。目前，其开放的应用场景已覆盖千行百业，加速AI技术在实体经济中的规模化落地，为经济社会数字化转型注入新动能。
