AI推理进入深水区，先进存力成“提速降本”关键

当前，人工智能正迈向场景落地的关键阶段。随着大模型数量逐渐收敛、推理应用爆发式增长，以Token数为量纲的AI推理成本与效率问题日益凸显。在这一背景下，先进存力作为数据要素的核心载体，成为提升AI推理效能、控制成本的关键。

11月4日，在中国信息通信研究院组织的“存力中国行”北京站活动上，来自信通院、中国移动云、华为、硅基流动等机构与企业的嘉宾，深入探讨了AI时代下先进存力对AI大模型发展的支撑作用和未来发展趋势。

AI推理面临成本与效率之困

“大模型落地元年”中，各行各业不再满足于拥有庞大的模型，而是迫切希望将模型能力无缝融入实际业务场景。从投研分析、卷宗分析到智能客服、医疗影像辅助诊断等，AI推理正深入千行百业发挥作用。然而，随着Token调用量爆发式增长，推理成本持续攀升，“推不动、推得慢、推得贵”成为行业共性难题。

与会专家指出，当前，AI推理已不再是简单的单次问答，而是处理海量、多模态、动态增长数据的持续过程。数据类型的多样性要求存储系统能同时高效处理文、图、音、视频乃至传感器数据。同时，构建高质量数据集也成为关键。

“AI时代，IT基础设施能力面临‘管不好’的数据、‘喂不饱’的算力、‘降不下’的成本三大挑战。”在华为数据存储产品线战略与业务发展部总裁王旭东看来，推理数据来源多样难以形成高质量、可持续供应的数据集，存储系统的带宽和IOPS（每秒读写次数）不足，导致GPU等昂贵算力资源长时间空闲。传统存储架构难以兼顾高吞吐、低时延及异构数据融合的需求，造成业务发展瓶颈，阻碍AI应用落地。

要打破推理困境，还需突破“内存墙”与“容量墙”两道技术关卡。与会专家介绍，昂贵的HBM（高带宽内存）虽然性能强悍，但价格极高，无法无节制扩展，这限制了模型的理解长度，也推高了硬件成本，可以通过高性能的AI SSD，对HBM进行更好的扩展，同时，用大容量AI SSD替代HDD。

除此之外，绿色、可靠、安全的数据存储解决方案，也成为企业的刚性需求。

先进存力成破局关键

新京报贝壳财经记者从会上了解到，在AI场景中，我国存储技术取得技术突破，并具备全球领先的实力。通过技术创新和生态协同的模式，加速在千行百业的落地应用。

中国移动云能力中心项目总师周宇表示，移动云针对性采用分层缓存调度、高速数据互联技术提升带宽、多模数据专属存储与标准化、架构池化重组等技术破局，还通过高密全闪存储、数据缩减、自研SPU高密服务器提高存储效能和降低成本。未来趋势上，移动云推动存储从被动存储转向智算协同，分阶段落地高密全闪存储、数据高速互联、存算一体等技术，长远构建池化多体存储体系，同时强调技术整合与生态协同。

王旭东介绍，华为发布了针对AI推理的UCM推理记忆数据管理技术，通过“集中高质数据、提速AI训练、优化推理效能”三个角度，打造AI推理加速解决方案。据悉，UCM可将首Token时延最高降低90%，系统吞吐率最高可提升22倍，上下文推理的窗口扩展10倍以上。

北京硅基流动科技有限公司解决方案总监唐安波表示，硅基流动构建的AI infra工具链，核心推理框架适配多模态模型与国内外算力，适配昇腾并优化DeepSeek模型实现性价比提升。从推理框架延伸至MaaS服务平台，部署主流开源模型，通过推理加速和API向开发者提供服务，聚焦提升算力利用率。解决方案上，结合UCM技术卸载KVCache释放显存、提升性能，还通过智能网关优化调度、弹性扩缩容应对长上下文等痛点，基于存储的KVCache方案可大幅提升系统吞吐。

中国信息通信研究院首席专家石友康表示，信通院在政策研究、标准制定、测试服务等方面开展多项工作，并联合产业链企业成立“算力产业发展方阵先进存力AI推理工作组”。同时，他提出了三点建议：鼓励前沿存储技术研发创新，推动存算运深度融合，加强存算协同产业生态建设。其呼吁业界同仁凝聚共识，共同推动我国存算协同发展。

新京报贝壳财经记者 韦博雅

编辑 杨娟娟

校对 穆祥桐