Heterogeneous（异构）指由不同类型、架构或来源的组件组成的系统，在 AI 领域常用于描述异构算力集群、异构模型协同和异构数据融合等场景。随着大模型规模扩大和 GPU 供应多元化，如何让不同硬件、不同模型高效协同，已成为 2025–2026 年 AI 工程与研究的热点方向。
Heterogeneous 异构算力与推理服务
异构算力调度是当前最受关注的应用。第四范式与瑞来联合开源了 ModelSphere，以 Apache 2.0 协议发布，用于异构大模型推理服务，允许企业在混合部署多种 GPU 的环境下统一调度 LLM 推理负载。(4Paradigm and RiseUnion Open-Source ModelSphere for Heterogeneous LLM Serving)
面向安全场景，学术研究者也提出了基于可信异构普通机器的 LLM 服务方案 Kafila，探索在不依赖单一高端集群的情况下，用一组可信的异构商用机器承载大模型推理。(Kafila: Serving Large Language Models on a Trusted Set of Heterogeneous Commodity Machines)
异构模型与注意力机制研究
在模型架构层面，Orthros 提出相位感知的异构注意力机制，用于提升 Transformer 的推理效率，是异构注意力（Heterogeneous Attention）方向的最新尝试。(Orthros: Phase-Aware Heterogeneous Attention for Efficient Transformers)
多模态与跨表征空间融合也是热点：一项面向临床预后预测的研究将检索增强与多模态语言模型结合，整合异构证据来源；RepICL 则研究如何在异构表征空间之间复用上下文预测能力。(Retrieval-Augmented Multimodal Language Model with Heterogeneous Evidence Integration for Clinical Prognosis、RepICL: Reusable In-Context Prediction Across Heterogeneous Representation Spaces)
当前焦点与观察点
综合近期报道，异构方向呈现两条主线：一是工程侧，芯片供应多元化和推理成本压力推动异构集群管理工具开源化、标准化，ModelSphere、Kafila 等方案都试图降低混合硬件环境的使用门槛；二是研究侧，异构注意力、异构证据融合和跨表征空间迁移等方法，正在把“异构”从系统层面延伸到模型内部结构。
值得关注的争议点在于：异构系统能否在性能上逼近专用同构集群仍是开放问题，安全性与信任机制（如 Kafila 强调的“可信机器集合”）也需要更多验证。此外，DeepSeek 团队关于异构语言模型市场竞争中算法合谋行为的研究表明，当市场上混布能力参差的模型时，其交互行为可能产生新的经济学问题。(Who Leads and Who Collects: Algorithmic Collusion in Markets of Heterogeneous Language Models) 对从业者而言，异构既是降本手段，也是需要权衡复杂性的工程取舍。