11月4日，由中国信息通信研究院组织召开的“存力中国行”北京站在信通院顺利举行。活动通过座谈会和实地调研的形式，深入探讨AI时代下先进存力赋能AI大模型发展的支撑作用，并围绕AI推理时代存储的技术挑战、创新路径、生态协同及行业落地等核心议题展开深度研讨，凝聚发展共识。
AI推理对存储提出三重刚需
随着大模型推理向千行百业渗透，存储作为AI全生命周期的核心底座，其原有架构已难以适配新场景需求，多重痛点浮出水面。
首先，性能与容量的动态平衡难题成为行业首要挑战。中国移动云能力中心项目总师周宇指出，KVCache作为推理提速关键技术，对存储的高性能和容量弹性提出双重高要求，而传统存储架构已无法满足。
同时，多模态数据协同推理的普及，使得存储系统需同时处理文本、图像、视频等异构数据，对数据流转效率和兼容性提出更高标准。
华为数据存储产品线战略与业务发展部总裁王旭东补充道，数据量已从PB级迈向EB级，单一车企的数据集就可达200多PB，存储的规模化扩展与高效管理成为刚需。
其次，成本控制与算力协同效率是推理落地的核心制约。北京硅基流动科技有限公司解决方案总监唐安波认为，当前大模型推理存在“推不动、推得慢、推得贵”的普遍痛点，尤其是超长上下文场景下，显存占用过高导致算力浪费。
王旭东表示，不同行业对存储的性能与容量需求差异显著，如何兼顾横向性能扩展与纵向容量扩展，平衡性能需求与成本压力，是存储厂商需要破解的关键课题。
最后，数据治理与安全合规成为不可忽视的底线要求。随着语料库价值攀升，数据投毒、模型窃取、勒索攻击等风险持续加剧。王旭东表示，存储作为数据全生命周期的载体，需构建从加密、防勒索到容灾备份的全链路安全体系，同时还要解决跨区域数据汇聚、格式统一、清洗标注等高质量数据集构建难题。
多路径破解存储瓶颈
当前，面对刚性需求，产业链企业纷纷加大技术研发，从架构、协议、介质等多维度探索创新，形成一批可落地的解决方案。
周宇介绍，移动云针对KVCache优化推出分层缓存与动态调度方案，通过本地极速层、共享扩展层、冷备层三层架构，结合智能调度策略提升响应速度，同时推进“训推一体”建设，实现存量资源与新增推理需求的融合。
华为则提出UCM技术框架，通过多级记忆数据缓存将HBM数据流转至外置存储，降低首token时延的同时，以“以查代算”减少重复计算，大幅降低推理成本。
存算一体成为架构创新的核心方向。周宇透露，移动云正从软件和硬件两方面推进存算一体，软件层面用以太网协议栈替代RDMA降低成本，硬件层面自研SPU主控芯片管理多盘，避免数据传输放大。清微智能的于义强调，需探索低延迟、高带宽的存储技术，结合三维集成技术解决存储带宽问题，同时推进算网融合与存算融合的技术创新。
介质创新成为降本增效的关键抓手。周宇表示，移动云聚焦全闪存储发展，引入QLC介质并通过FDP技术优化其寿命与写入效率，同时通过去重、自适应压缩等技术缩减存储需求。
据悉，华为8月推出的高性能、大容量固态硬盘，实现对HBM的向上替代和对传统硬盘的向下替代，突破内存与容量限制。算苗科技副总裁钱小冬则带来差异化方案，其基于3D堆叠技术的AI推理芯片，带宽可达16TB/秒，能效比优于主流产品，为存储与算力的协同提供新可能。
面对复杂的技术挑战和国际形势带来的外部压力，行业普遍认为，单一企业的单点突破已难以满足需求，生态协同成为必然选择。
产业链协同破解技术“卡点”。针对国际形势下的供应链挑战，王旭东强调，AI存储的发展需要应用、算力、框架、芯片、存储厂商的端到端协同，才能打造高效、高性价比的推理系统。周宇也表示，移动云正与华为等企业在超节点等领域开展合作，通过技术整合实现优势互补。算苗科技钱小冬则呼吁与浪潮等生态伙伴合作，推动3D堆叠芯片的产业化落地。
此外，绿色节能与安全合规成为必选项。周宇透露，移动云通过自研低功耗存储服务器、缩减存储容量等方式降低能耗；华为等企业则将数据加密、防勒索等安全能力深度集成到存储系统，构建AI数据价值防线。
可见，从架构创新到介质升级，从场景适配到生态协同，产业链各方已形成共识，只有通过技术整合、标准共建、生态联动，才能破解存储“卡点”问题，降低行业智能化转型成本，推动AI推理在千行百业的深度落地。