Token 經濟破局：先進存力成 AI 規模化落地核心引擎

　　當大模型行業重心從 “造模型” 加速轉向 “用模型”，以 Token 為基本單位的推理經濟正迎來爆發式增長。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，業界專家達成共識：曾處于幕後的 “存力” 已成為繼算力之後，制約 AI 推理效能、影響落地成本的關鍵變量，而先進存力技術正成為破解 AI 規模化應用瓶頸的核心解決方案。

　　Token 經濟爆發，存力成為關鍵短闆

　　Token 作為大模型可理解和生成的最小意義單位，其調用量的激增标志着 AI 應用進入實質性落地階段。在 “按 Token 計費” 的推理經濟模式下，大模型的開發與應用可形象類比為高級餐廳運營：模型是菜譜與廚師團隊，GPU 等算力是爐竈與廚師，數據是食材，而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。用戶提出需求如同顧客點單，存儲系統必須以極高速度将數據 “喂” 給 GPU，才能避免 “廚師等食材” 的低效場景。

　　當前，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。華為數據存儲産品線戰略與業務發展部總裁王旭東指出，AI 時代 IT 基礎設施正面臨三大核心挑戰。其一，“管不好” 的數據，推理數據來源多樣，難以形成高質量、可持續供應的數據集;其二，“喂不飽” 的算力，存儲系統帶寬和每秒讀寫次數(IOPS)不足，導緻昂貴的 GPU 長期 “空轉”，形成 “算力等數據” 的尴尬局面;其三，“降不下” 的成本，傳統存儲架構難以兼顧高吞吐、低時延及異構數據融合需求，直接推高 AI 應用落地門檻。

　　中國信通院發布的《先進存力中心研究報告 (2025 年)》進一步指出，當前 AI 發展面臨大規模高質量數據需求與數據 “應存未存” 的結構性矛盾，這一矛盾在 Token 經濟爆發期尤為突出，成為制約 AI 技術落地的核心短闆。

　　技術創新突圍，先進存力破解三重瓶頸

　　面對 Token 經濟帶來的苛刻要求，産業鍊各方正通過技術創新構建先進存力體系，針對性破解效率、成本與數據質量難題。

　　在性能提升方面，核心突破方向是打通數據傳輸鍊路。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、高速數據互聯技術提升傳輸帶寬，同時采用高密全閃存儲、數據縮減等技術，大幅提高存儲效能。華為研發的 UCM 推理記憶數據管理技術已在多行業落地，通過 “集中高質數據、提速 AI 訓練、優化推理效能” 三維發力，實現 AI 推理加速，其打造的高性能可擴展存儲底座與全局文件系統，有效解決了跨行業數據采集與治理難題。

　　成本控制領域，架構優化與技術融合成為關鍵路徑。北京矽基流動科技構建的 AI infra 工具鍊，通過适配昇騰芯片并優化 DeepSeek 模型，為中小企業提供了高性價比的推理解決方案。移動雲則通過自研 SPU 高密服務器、架構池化重組等技術，在提升性能的同時降低硬件與運營成本，其探索的 “被動存儲轉向智算協同” 路徑，将分階段落地高密全閃存儲、數據高速互聯、存算一體等關鍵技術。

　　數據質量保障上，先進存力中心的 “1+4+N” 架構體系發揮核心作用。該架構通過統一數據标準與分層分類規範，對原始數據進行字段級盤點、标準化映射、質量校驗、脫敏處理和血緣注冊，形成可檢索、可授權、可計量、可審計的高質量數據集，同步生成數據資産目錄，為 Token 推理提供可信數據支撐，實現 “規模聚數、高效治數、安全供數、産業用數” 的價值閉環。

　　政策生态協同，共築存算協同新範式

　　先進存力的發展離不開政策引導與産業生态的協同發力。當前，國家在《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，為産業發展指明方向。

　　産業層面，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”，在政策研究、标準制定、測試服務等方面開展系統性工作。活動中，石友康提出三點關鍵建議：一是鼓勵前沿存儲技術研發創新，突破存儲内生安全、AI 數據湖存儲等核心技術;二是推動存算運深度融合，構建 “以存彙數、以數促算、以算興業” 的發展範式;三是加強存算協同産業生态建設，凝聚業界共識形成發展合力。

　　與會專家實地調研科大訊飛、華為北京研究所達芬奇展廳後發現，存算協同技術已在多場景初步落地。從 AI 大模型推理到多模态數據處理，從大企業規模化應用到中小企業輕量化部署，先進存力正通過 “存算一體”“智算協同” 等創新模式，推動 AI 技術從實驗室走向産業一線。随着技術創新持續深化、政策支持精準落地、産業生态不斷完善，先進存力将進一步釋放數據價值，為 Token 經濟注入高效動能，推動 AI 規模化落地進入新階段。