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文章详细介绍了 AICon 大会上多位专家关于大模型推理成本和算力瓶颈的解决方案。针对大模型落地面临的算力高、成本高等痛点，文章从模型压缩（如量化、稀疏化）、高效推理算法（如 PagedAttention、KVCache 优化）、云端工业级工具链和调度，以及边缘设备上的低延迟部署实践等多个维度进行了深入探讨。文中的案例包括商汤 ModelTC 的工业级工具链、阿里巴巴 Mooncake 的 KVCache 优化、OPPO 的端侧量化框架 QALFT 和清程极智的赤兔推理引擎，这些方案旨在推动大模型从“昂贵的玩具”向“普惠的生产力”转变。