Token 经济破局：先进存力成为 AI 规模化落地的关键引擎

　　当大模型行业从 “造模型” 迈入 “用模型” 的关键转折期，“存力” 正从幕后走向台前，成为破解 AI 推理效能瓶颈、控制 Token 经济成本的核心变量。11 月 4 日，中国信息通信研究院组织的 “存力中国行” 北京站活动上，业界专家、企业代表齐聚一堂，共话先进存力如何破解 AI 落地难题，为 Token 经济高质量发展注入动力。

　　从 “造模型” 到 “用模型”，存力成 AI 落地核心制约

　　随着大模型落地应用进入爆发期，以 Token(大模型可理解和生成的最小意义单位)为核心的推理经济，正对存储系统提出前所未有的苛刻要求。AI 产业的竞争重心已从模型研发转向规模化应用，而存力作为数据存储、调度与传输的核心能力，成为继算力之后影响 AI 落地效率的关键因素。

　　用一个生动的比喻就能理解存力的重要性：大模型的开发与应用如同高级餐厅运营，模型是菜谱和厨师团队，GPU 等算力是炉灶和厨师，数据是食材，存储系统则是从中央仓库到厨房备餐台的完整供应链与仓储体系。当用户提出需求(顾客点单)，存储系统必须以极高速度将数据 “喂” 给 GPU(厨师)，一旦速度跟不上，就会出现 “算力等数据” 的尴尬局面 —— 昂贵的 GPU 长期空转，不仅拉低推理效率，更会推高 Token 计费成本，直接阻碍 AI 应用规模化落地。

　　中国信息通信研究院首席专家石友康直言，AI 规模化应用推进过程中，推理环节的成本、效率、质量问题日益凸显，先进存力已成为提升 AI 推理效能、控制成本的关键抓手。华为数据存储产品线战略与业务发展部总裁王旭东也提到，AI 时代 IT 基础设施面临三大核心挑战：“管不好” 的数据、“喂不饱” 的算力、“降不下” 的成本，而这三大挑战的破解，都离不开存力技术的突破。

　　技术突围：企业探索存力优化多元路径

　　面对存力瓶颈，产业链各方正加速技术创新与实践，探索出多条存力优化路径，为 Token 经济减负增效。

　　中国移动云能力中心项目总师周宇介绍，移动云通过分层缓存调度、高速数据互联技术大幅提升存储带宽，同时采用高密全闪存储、数据缩减等技术优化存储效能，从技术层面破解 “数据传输慢、存储效率低” 的问题。他预测，未来存储将从被动存储转向智算协同，高密全闪存储、数据高速互联、存算一体等技术将分阶段落地，进一步释放存力价值。

　　华为则针对性研发了 UCM 推理记忆数据管理技术，目前已在行业落地中发挥实效。该技术通过 “集中高质数据、提速 AI 训练、优化推理效能” 三大核心动作，实现 AI 推理加速，有效解决 “算力喂不饱” 的痛点，助力企业降低 Token 推理成本。

　　这些技术探索的核心逻辑高度一致：通过提升存储带宽、优化数据调度、创新存储架构，让数据传输与算力需求精准匹配，避免资源浪费，最终实现 “低成本稳定输出高价值 AI 运算结果” 的 Token 经济核心目标。

　　政策 + 生态双轮驱动，共筑存算协同新生态

　　存力的重要性已得到国家层面的高度重视。在《算力基础设施高质量发展行动计划》等政策中，明确提出 “加速存力技术研发应用”“持续提升存储产业能力”“推动存算网协同发展” 等要求，为存力产业发展指明了清晰方向。

　　产业层面的协同也在加速推进。目前，中国信通院已联合产业链企业成立 “算力产业发展方阵先进存力 AI 推理工作组”，搭建起技术交流、标准制定、成果转化的合作平台。石友康建议，未来应进一步鼓励前沿存储技术研发创新，推动存算运深度融合，加强存算协同产业生态建设，凝聚行业共识共同推动我国存算协同发展。

　　从政策引导到企业实践，从技术突破到生态共建，先进存力正逐步破解 Token 经济的成本与效率痛点。在 AI 规模化落地的关键阶段，存力的升级不仅将为 Token 经济注入持久动力，更将推动 AI 技术更广泛地融入千行百业，让 “AI 像电力一样按需使用” 的愿景照进现实。