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由中国信息通信研究院组织召开的“存力中国行”北京站活动4日在北京举行，活动通过座谈会和实地调研的方式，深入探讨AI时代下先进存力赋能AI大模型发展的支撑作用。

当前，AI推理在各行各业大规模使用，各行各业迫切需要将模型能力无缝融入到实际业务场景中，如投研分析、卷宗分析、智能客服、医疗影像辅助诊断等。AI技术虽已在文档处理等场景体现价值，但仍需解决推理效率、存力等突出问题，而存储对大模型训练与推理效果至关重要。

中国信息通信研究院首席专家石友康表示，当前AI规模化应用推进，推理环节的成本、效率、质量问题凸显，先进存力成为提升AI推理效能、控制成本的关键。

2023年10月，工信部等六部门印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，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”等发展方向。

中国信通院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”。石友康建议，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，业界凝聚共识，共同推动我国存算协同发展。

华为数据存储产品线战略与业务发展部总裁王旭东表示，AI时代，IT基础设施能力面临三大挑战:“管不好”的数据、“喂不饱”的算力、“降不下”的成本。华为针对AI推理研发的UCM推理记忆数据管理技术，通过“集中高质数据、提速AI训练、优化推理效能”三个角度，打造AI推理加速解决方案。

针对大模型推理“推不动、推得慢、推得贵”问题，北京硅基流动科技有限公司解决方案总监唐安波建议，核心推理框架适配多模态模型与国内外算力，适配昇腾并优化DeepSeek模型，可实现性价比提升。

中国移动云能力中心项目总师周宇表示，未来趋势上，移动云推动存储从被动存储转向智算协同，分阶段落地高密全闪存储、数据高速互联、存算一体等技术，长远构建池化多体存储体系。