大模型的能力边界由模型本身划定，但如何以合理成本提供超大规模的模型服务，还取决于一个长期未被公众了解的中间层：推理框架。据北京商报10月20日报道，DeepSeek宣布全面开源内部推理框架DeepInfer，将这套支撑其海量用户调用的“幕后功臣”交到开发者手中。
训练使模型学有所成，推理则让模型为人所用。面对如今海量的用户调用，推理框架负责统筹调度庞大的算力集群，其效率直接决定了AI服务的算力成本与电力消耗。换句话说，同样的GPU集群，一个高效的推理框架可以服务更多用户、消耗更少电力，这正是AI服务成本的关键变量。
目标：高效构建私有化及公有云部署
DeepSeek表示，希望通过分享内部的部署经验，帮助开发者与企业组织优化大规模推理的吞吐与延迟，从而高效构建私有化及公有云部署，降低算力成本、减少能源消耗，让智能以更低的价格触达更广泛的人群，实现真正的大模型普惠。
公司也将继续支持社区进行大规模部署优化。这意味着，无论是希望在自己的数据中心里私有化部署大模型服务的企业，还是想在公有云上降低推理成本的服务商，都可以直接采用这套经过DeepSeek内部实战检验的框架。
开源路线的又一块拼图
从开源模型权重到开源推理框架，DeepSeek正在系统性地释放其技术栈。推理框架的开源意义尤其特殊：它不像模型那样直接面向用户，但它决定了模型能否以经济的方式规模化交付。在AI竞赛从“模型能力”转向“成本与效率”的阶段，推理框架的开源有望降低整个行业的服务成本。
业内人士指出，推理优化的技术门槛极高，中小团队很难独立搭建高性能推理系统。DeepInfer的开源相当于把DeepSeek内部沉淀的工程经验一次性公开，或将加速大模型私有化部署的普及，特别是在金融、医疗、政务等对数据不出域有刚性需求的行业。