“存力中国行”北京站活动近日在中国信息通信研究院圆满落幕。这场汇聚产业链上下游企业代表、专家学者及媒体的盛会，将目光聚焦于AI推理时代存储技术面临的挑战与创新路径。随着AI技术从模型研发向行业规模化应用迈进，推理阶段的性能优化、效率提升与成本控制成为决定技术落地成效的关键因素，先进存储技术作为核心支撑，正迎来技术革新与生态协同的关键转折点。
当前AI产业已从“模型竞赛”转向“应用深耕”，大模型数量趋于稳定，推理需求呈现爆发式增长。金融风控、医疗诊断、电商推荐等场景的深度渗透，推动Token调用量呈指数级上升，标志着“Token经济”时代的全面到来。然而，这一繁荣景象背后，三大核心矛盾日益凸显：数据层面，多模态数据激增使存储容量需求从PB级跃升至EB级，异构数据格式与流通障碍导致高质量数据集构建成本高昂；性能层面，KV Cache技术的普及对存储带宽与延迟提出严苛要求，传统架构难以满足存算协同需求；成本层面，HBM等高端存储介质价格居高不下，叠加推理负载的波动性特征，使得中小企业智能化转型面临高门槛。
面对行业痛点，存储技术正经历从“被动承载”到“智能协同”的范式转变。核心突破点在于构建以KV Cache为中心的推理记忆数据湖，通过存储、计算、网络与框架的深度融合，重构推理效能。华为推出的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动态迁移至高性能SSD，在不增加硬件成本的前提下，实现首Token延迟降低90%、系统吞吐量提升22倍、上下文窗口扩展10倍的突破性效果。更值得关注的是，UCM技术已于2025年9月在魔擎社区开源，向全行业开放接口，此举不仅降低了中小企业获取先进推理加速能力的门槛，更通过推动技术标准统一，加速千行百业智能化进程。
系统性协同创新成为释放AI潜能的关键。在中国信息通信研究院牵头下，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方向展开合作。技术层面，芯片厂商的3D堆叠技术、存储厂商的架构创新与云服务商的平台优化形成良性互动，例如硅基流动的推理框架与华为昇腾算力及UCM技术适配，实现软硬件协同增效；运营商则发挥网络优势，推动存算网深度融合，移动云探索的以太网协议栈替代RDMA方案，为存量资源复用提供新路径。
我国存储产业已具备扎实的发展基础。截至2025年6月，全国存储总规模达1680EB，先进存储占比提升至28%，距离《算力基础设施高质量发展行动计划》设定的2025年目标仅一步之遥。技术层面，国产分布式存储产品、AI存储系统多次在国际权威测试中夺冠，232层三维闪存芯片达到国际先进水平，闪存主控芯片实现商用突破，产业链自主可控能力显著增强。这些成果为AI推理存储革新提供了坚实保障，也为应对国际技术竞争构筑了产业屏障。
先进存储技术正从单一的数据容器演变为AI智算体系的“协同中枢”。随着技术创新持续深化与产业生态不断完善，存储技术将彻底破解AI推理的性能、成本与效率难题，推动智能化转型从大企业专属向中小企业普惠转变。当AI技术真正融入生产线、诊室与客服场景，其价值将不再取决于模型参数规模，而在于能否在真实业务中实现“快速响应、精准决策、成本可控”。先进存储技术通过突破内存墙、容量墙与成本墙，正在让这一愿景成为现实。
