在人工智能飞速发展的当下，算力与存力的关系正经历着深刻变革。曾经，算力是制约AI发展的主要瓶颈，但随着技术的演进，存力逐渐从幕后走向台前，成为推动算力高质量发展的关键因素。近日，一场聚焦“先进存力如何助力算力高质量发展”的对话活动在中国移动呼和浩特数据中心展开，众多业内专家和企业代表齐聚一堂，共同探讨存力发展的新趋势。
中国移动呼和浩特数据中心作为观察中国AI基础设施演进的典型样本，其总算力规模达19000PFlops，智能算力占比高达82%。这里不仅规模庞大，更在全国算力布局中占据独特地位。它虽属于“东数西算”工程的西部节点，却主要服务京津冀地区，这种跨区域的服务模式，既满足了经济发达地区的算力需求，也为内蒙古的经济发展注入了新动力。同时，超大规模算力集群的出现，也对存储提出了更高要求，数据需在长距离上高效、安全、绿色流动，成为先进存力必须攻克的核心问题。
过去两年，国内智算中心建设如火如荼，高端算力供给不足曾是行业痛点。然而，中国电子工业标准化技术协会副理事长兼秘书长丁然指出，如今系统瓶颈已从计算密度转向数据搬运效率。GPU、HBM带宽和容量有限，而模型参数规模持续膨胀，计算芯片常处于“等数据”状态，闲置现象普遍存在。赛迪顾问电子信息产业研究中心副总经理袁钰也表示，随着智能体和AI推理应用普及，用户对响应速度和调用质量要求大幅提升，这背后依赖存储系统快速、高效调取历史数据的能力。
中电标协数据存储专委会秘书长孙钢用形象的比喻解释了存力地位的变化：“原先存储是被调用的保险柜，现在从辅助运算、被动调用转向存算共生关系。”例如，“KV Cache”技术作为大模型推理性能的关键变量，若存储不够强大，计算就可能空转，这一逻辑已在众多行业实践中得到验证。
存算关系的重建，是存储地位上升的核心原因。中科曙光北京公司总裁助理、分布式存储产品部总经理石静从技术演进角度拆解了这一变化。她提出“五层蛋糕理论”，存储作为基础设施的一部分，既要“向下沉”，与芯片更紧密结合，通过优化数据通路提升计算芯片效率，存算一体芯片的出现更让存储单元具备计算能力；又要“向上延展”，无缝嵌入AI模型和应用流水线，在数据编排、标注、检索等环节发挥作用。这种贯穿性使存储与算力形成“共生”关系。
具体技术层面，GPU Direct Storage（GDS）技术允许GPU绕过CPU和内存直接访问存储数据。在实际自动驾驶万卡集群案例中，采用GDS技术可使GPU使用效率提升30%以上；在AI for Science应用场景中，通过本地NVMe构建共享缓存层，可缩短训练时间20%至30%。这些数据表明，在算力硬件短期难以突破的前提下，优化存储系统是释放算力潜能的高性价比路径。
尽管先进存力重要性日益凸显，但行业发展仍面临诸多挑战。孙钢坦言，目前行业存在KVCache管理混乱、RAG知识库碎片化、性能加速路径不统一等问题。为此，中电标协数据存储专委会正推动一系列标准建设，重点包括AI加速能力、存储扩展能力、大规模吞吐性能能力，以及兼容性、可靠性、安全性等，目标是形成综合评估存储实际表现的价值评估体系。丁然则强调，要以标准打破厂商技术壁垒，实现多云互联互通和资源共享，同时将绿色低碳存储能效标准、设备易购与兼容标准作为工作重点。
站在产业发展关键节点，存储厂商面临巨大挑战与机遇。石静认为，AI给分布式存储带来新技术拐点，但窗口期极短。国内AI芯片发展迅速，厂商需放弃“大而全”产品思路，聚焦细分场景快速迭代。随着算力中心规模扩大，推理业务向边缘和端侧渗透，存储系统在性能、成本、功耗、安全等多维度约束将收紧，能否在窗口期内拿出可行方案，将决定厂商竞争地位。
存储产业的未来价值远不止于提升算力效率。石静提出前瞻性思考：未来是否可能“以存储或数据为中心”重构整个AI生态？数据是AI训练和推理的核心资产，围绕数据确权、流动、安全构建体系，或许是存储产业跳出“被动优化”逻辑的新路径。丁然总结道，先进存力已成为国家新型基础设施重要组成部分，其价值不仅在于存储数据，更在于支撑人工智能发展，是产生价值的核心基础能力。中电标协将携手全产业链，加速推进先进存力标准制定与落地，提升中国存力产业国际竞争力。
