Token 經濟破局：先進存力成為 AI 規模化落地的關鍵引擎

　　當大模型行業從 “造模型” 邁入 “用模型” 的關鍵轉折期，“存力” 正從幕後走向台前，成為破解 AI 推理效能瓶頸、控制 Token 經濟成本的核心變量。11 月 4 日，中國信息通信研究院組織的 “存力中國行” 北京站活動上，業界專家、企業代表齊聚一堂，共話先進存力如何破解 AI 落地難題，為 Token 經濟高質量發展注入動力。

　　從 “造模型” 到 “用模型”，存力成 AI 落地核心制約

　　随着大模型落地應用進入爆發期，以 Token(大模型可理解和生成的最小意義單位)為核心的推理經濟，正對存儲系統提出前所未有的苛刻要求。AI 産業的競争重心已從模型研發轉向規模化應用，而存力作為數據存儲、調度與傳輸的核心能力，成為繼算力之後影響 AI 落地效率的關鍵因素。

　　用一個生動的比喻就能理解存力的重要性：大模型的開發與應用如同高級餐廳運營，模型是菜譜和廚師團隊，GPU 等算力是爐竈和廚師，數據是食材，存儲系統則是從中央倉庫到廚房備餐台的完整供應鍊與倉儲體系。當用戶提出需求(顧客點單)，存儲系統必須以極高速度将數據 “喂” 給 GPU(廚師)，一旦速度跟不上，就會出現 “算力等數據” 的尴尬局面 —— 昂貴的 GPU 長期空轉，不僅拉低推理效率，更會推高 Token 計費成本，直接阻礙 AI 應用規模化落地。

　　中國信息通信研究院首席專家石友康直言，AI 規模化應用推進過程中，推理環節的成本、效率、質量問題日益凸顯，先進存力已成為提升 AI 推理效能、控制成本的關鍵抓手。華為數據存儲産品線戰略與業務發展部總裁王旭東也提到，AI 時代 IT 基礎設施面臨三大核心挑戰：“管不好” 的數據、“喂不飽” 的算力、“降不下” 的成本，而這三大挑戰的破解，都離不開存力技術的突破。

　　技術突圍：企業探索存力優化多元路徑

　　面對存力瓶頸，産業鍊各方正加速技術創新與實踐，探索出多條存力優化路徑，為 Token 經濟減負增效。

　　中國移動雲能力中心項目總師周宇介紹，移動雲通過分層緩存調度、高速數據互聯技術大幅提升存儲帶寬，同時采用高密全閃存儲、數據縮減等技術優化存儲效能，從技術層面破解 “數據傳輸慢、存儲效率低” 的問題。他預測，未來存儲将從被動存儲轉向智算協同，高密全閃存儲、數據高速互聯、存算一體等技術将分階段落地，進一步釋放存力價值。

　　華為則針對性研發了 UCM 推理記憶數據管理技術，目前已在行業落地中發揮實效。該技術通過 “集中高質數據、提速 AI 訓練、優化推理效能” 三大核心動作，實現 AI 推理加速，有效解決 “算力喂不飽” 的痛點，助力企業降低 Token 推理成本。

　　這些技術探索的核心邏輯高度一緻：通過提升存儲帶寬、優化數據調度、創新存儲架構，讓數據傳輸與算力需求精準匹配，避免資源浪費，最終實現 “低成本穩定輸出高價值 AI 運算結果” 的 Token 經濟核心目标。

　　政策 + 生态雙輪驅動，共築存算協同新生态

　　存力的重要性已得到國家層面的高度重視。在《算力基礎設施高質量發展行動計劃》等政策中，明确提出 “加速存力技術研發應用”“持續提升存儲産業能力”“推動存算網協同發展” 等要求，為存力産業發展指明了清晰方向。

　　産業層面的協同也在加速推進。目前，中國信通院已聯合産業鍊企業成立 “算力産業發展方陣先進存力 AI 推理工作組”，搭建起技術交流、标準制定、成果轉化的合作平台。石友康建議，未來應進一步鼓勵前沿存儲技術研發創新，推動存算運深度融合，加強存算協同産業生态建設，凝聚行業共識共同推動我國存算協同發展。

　　從政策引導到企業實踐，從技術突破到生态共建，先進存力正逐步破解 Token 經濟的成本與效率痛點。在 AI 規模化落地的關鍵階段，存力的升級不僅将為 Token 經濟注入持久動力，更将推動 AI 技術更廣泛地融入千行百業，讓 “AI 像電力一樣按需使用” 的願景照進現實。