大模型產業正悄然經歷一場深刻變革，其重心正從算力競賽轉向存力優化。過去兩年，行業焦點集中在堆砌GPU與擴大模型參數規模，英偉達一度成為產業討論的核心。然而，隨著AI應用向規模化推理、企業級落地及多模態方向演進，存儲系統的重要性日益凸顯，成為制約技術落地的關鍵因素。

民生證券最新研報顯示，受AI需求驅動，2025年第四季度存儲價格預計持續上漲。這一趨勢源于AI應用對存儲性能的嚴苛要求，以及服務器端對高階DRAM和HBM的需求激增，導致消費級DRAM產能被擠壓。在近日舉辦的“先進存力AI推理工作研討會”上，專家達成共識：推理階段的性能瓶頸、成本壓力及用戶體驗優化，正從算力側向存儲側轉移，存力已成為推動AI落地的核心驅動力之一。

推理效率正重塑產業競爭格局。過去兩年，行業以“參數規?！睘楦傎愔笜?，而2025年起，競爭焦點轉向“推理效率”。Token調用量的爆發式增長使推理成本攀升，企業開始意識到，模型訓練可集中于少數超級節點，但推理需覆蓋千行百業，直接決定用戶體驗、服務成本及業務可持續性。這標志著“Token經濟”時代的到來。

推理負載的變革集中體現在三大領域：長上下文任務使KVCache從臨時存儲變為性能核心，其容量隨輸入長度指數級增長；多模態數據（圖像、音頻、視頻）的涌入，使傳統I/O模式難以滿足實時推理需求；訓推一體化趨勢下，模型迭代需推理系統在高負載下保持低延遲與穩定性。這些變化導致GPU常因“等數據”而閑置，算力利用率下降，直接推高推理成本。數據顯示，推理側算力利用率每提升20%，整體成本可下降15%—18%，遠超單純增加GPU投入的效益。

存力瓶頸的凸顯，使“喂飽GPU”的能力成為稀缺資源。傳統存儲僅承擔數據存放功能，而在大模型推理場景中，其角色已升級為“計算助推器”：如何加速數據傳輸、避免KVCache阻塞、實現多模態數據高效編織、在訓推混合負載下保持穩定，均成為決定推理吞吐與延遲的關鍵。行業普遍采用分層緩存與動態調度技術，通過本地極速層、共享擴展層與冷備層的異構介質，按數據訪問頻率自動分配存儲位置，平衡容量、響應速度與成本。

北京硅基流動科技有限公司從框架層切入推理效率優化。其構建的AI infra工具鏈適配100余款開源大模型，并通過公有云平臺提供服務。解決方案中，UCM技術卸載KVCache以釋放顯存，智能網關優化調度與彈性擴縮容應對長上下文挑戰，基于存儲的KVCache方案使系統吞吐大幅提升。公司解決方案總監唐安波強調，框架層優化與存儲技術結合，是提升算力利用率的關鍵路徑。

產業共識正圍繞存力重構形成四大方向：其一，GPU資源將不再稀缺，“喂飽GPU”的能力成為競爭焦點。存力池化、CXL布局、多級緩存及KVCache外存化將成為標配；其二，多模態數據爆炸推動存儲從“存放”轉向“管理”，數據分類、治理與調度能力將定義推理體驗；其三，訓推一體化要求存儲系統具備實時性，IO延遲波動將直接影響業務表現；其四，CXL架構將打破內存與存儲的邊界，構建算力存力一體化新范式。AI競爭正從模型層面深入至基礎設施重構，存力優化已成為決定技術商業化成敗的核心戰場。