大模型推理对算力、网络、存储和调度系统提出极高要求。当企业或开发者在腾讯云与阿里云之间犹豫时，真正影响决策的不是“谁名气大”，而是推理延迟、训练成本、多模态支持能力和生态适配性这些硬指标。本文从实际技术架构和落地案例出发，对比两家在大模型推理场景下的真实表现。 推理性能：延迟与吞吐量的硬核对决 推理阶段的核心痛点是首字响应慢、高并发下QPS骤降、显存利用率低。腾讯云和阿里云分别通过自研技术栈应对：