AI推理时代的发展趋势与挑战 - AI产业已从模型研发阶段进入规模化应用阶段，推理应用呈现爆发式增长，推动Token调用量呈指数级攀升[3] - 金融风控、医疗辅助诊断、电商推荐、投研分析等场景的深度渗透标志着“Token经济”时代到来[3] - 推理阶段的性能、效率与成本控制成为决定技术落地价值的“最后一公里”[1] AI推理规模化落地的核心痛点 - 数据层面：多模态数据爆发式增长使存储面临PB到EB级容量压力，数据格式异构导致高质量数据集构建成本高昂[3] - 性能层面：KV Cache技术广泛应用对存储的高带宽、低时延提出严苛要求，传统架构难以满足存算协同需求[3] - 成本层面：HBM等高端存储介质价格昂贵，叠加推理负载的潮汐性特征，导致中小企业智能化转型门槛居高不下[3] - 存储系统带宽和IOPS不足导致GPU等昂贵算力资源长时间空闲，阻碍AI应用落地[3] 存储架构的技术创新与突破 - 存储架构正经历从“被动存储”到“智算协同”的根本性转变，核心路径在于构建以KV Cache为中心的推理记忆数据湖[4] - 华为UCM统一缓存管理技术通过HBM-DRAM-SSD三级缓存架构，将非活跃KV Cache从显存动态卸载至高性能SSD[4] - UCM技术实现首Token时延最高降低90%、系统吞吐率提升22倍、上下文窗口扩展10倍以上的突破性效果[4] - UCM已于2025年9月在魔擎社区开源，向全行业开放接口，降低中小企业获取先进推理加速能力的门槛[4] 产业生态协同与标准化发展 - 中国信息通信研究院联合华为、中国移动、浪潮等企业成立“先进存力AI推理工作组”，围绕技术研究、标准制定、方案落地与生态构建四大任务[5] - 芯片厂商的3D堆叠技术、存储厂商的架构创新、云服务商的平台优化形成良性互动，实现软硬件协同增效[5] - 移动云探索以太网协议栈替代RDMA方案，为存量资源复用提供可行路径[5] 中国存力产业发展现状 - 截至2025年6月，全国存力总规模达1680EB，先进存储占比提升至28%[5] - 国产分布式存储产品、AI存储系统多次斩获国际权威测试冠军，232层三维闪存芯片达到业界先进水平[5][6] - 闪存主控芯片实现商用突破，产业链自主可控能力持续增强[5][6] 先进存力的战略价值与未来展望 - 先进存力已从“数据容器”转变为AI智算体系中的“协同中枢”，成为破解AI推理性能、成本与效率瓶颈的关键[7] - 通过破解内存墙、容量墙与成本墙，先进存力推动智能化转型从大企业的“奢侈品”转变为中小企业的“必需品”[7] - AI价值不再仅由参数规模定义，而取决于在真实业务场景中实现“快、准、省”的能力[7]