大模型产业正经历一场深刻变革。过去两年，行业聚焦于模型研发与GPU堆叠，而如今，随着AI推理进入规模化应用阶段，存储能力正成为决定AI性能与成本的核心要素。
民生证券最新研报显示，受AI需求拉动，2025年第四季度存储价格将持续看涨。这一趋势源于AI应用对存储要求的提升，以及服务器对高阶DRAM和HBM需求的增长。
在近期举行的“先进存力AI推理工作研讨会”上，行业专家达成共识：推理时代的性能瓶颈正从算力侧转向存储侧。当GPU因等待数据而闲置时，算力利用率下降直接推高推理成本。数据显示，推理侧算力利用率每提升20%，整体成本可降低15%-18%。
当前推理负载呈现三大变化：HBM难以容纳膨胀的KVCache、多模态输入导致I/O拥堵、存储延迟波动影响任务调度。这些问题共同导致GPU利用率不足，而非算力本身不够。
中国移动云能力中心正推进基于CXL的新型高速互联，将CPU内存、GPU显存及云主机闪存统一池化，实现存储资源的按需分配。华为则通过UCM推理记忆数据管理技术，在万卡集群优化中实现训练连续运行22天，算效提升超50%。
未来三年，产业将聚焦四大方向：提升GPU利用率比继续堆卡更具价值；存储从数据存放转向数据管理；训推一体化要求存储系统具备实时性；CXL架构将重塑内存与存储边界。
在Token经济时代，决定AI商业化成功的不仅是模型能力，更是底层的数据流动效率。存储能力正从后台工程走向前台，成为推动AI落地的关键力量。
