从产业落地角度理解AI推理和AI存储

核心是理解AI 竞争从“卷模型”转到“卷推理体系”的逻辑。

过去几年：卷模型本身

大家都在比谁的模型参数更多、语料更大、能力更强。

这阶段的重点是突破认知和能力的上限，让模型更厉害。

成本、延迟、部署可行性都不是第一位考虑的。

现在：模型能力足够，应用落地遇到成本墙

一直重申的观点是，当下AI的边界逐步清晰，应用才是关键，谈应用，就必须要谈成本。

在真实场景（尤其是银行这种高并发、高实时）中，推理成本成了核心痛点：高端 GPU 占用贵，延迟高影响体验，大模型很多算力都浪费在处理简单、重复的部分，数据→模型→结果，这条链路上，存在大量不必要的全流程计算和资源浪费。

今天下午华为这个解决方案，大概是这样的，纯瞎猜版：

在AI推理链条上加入AI存储，此存储更强调架构，而不是储存卡。

先用便签（KV Cache 等缓存技术）记住简单、重复的历史信息，避免每次都从头算，把 GPU 算力集中在新输入、复杂计算上。简单任务走轻模型/低成本路径，就像柜台业务中，80%是存取款，不需要请总经理出马。复杂任务直通最强模型 + GPU，保证复杂问题有足够的算力支持和低延迟响应。数据从存储到 GPU 尽量直达，减少搬运、等待和拷贝。软硬件协同调度，框架（MindSpore）+ 底层加速（CANN）配合，动态分配任务、批量调度，稳定尾延迟。

这也符合华为官网，OceanStor的介绍。

我的评价：每个东西都不是全新的，不是在发布一个更大的模型或单一硬件，更像是一个融合系统，这个系统可以更低成本的推进AI应用落地，算是AI在产业落地的一大步。

更低成本非常重要，就像电车普及中，更便宜非常重要。

我让GPT帮我想了个通俗易懂的产业举例：

图片提及的公司没有验证，仅作为参考使用

以前，像厨师在家做菜，每来一单都从零洗菜、切菜、炒菜，慢、贵、菜炒的好吃，但成本很高。

现在，就像在中央厨房把常用的半成品和调料放在手边：简单菜直接端，复杂菜才现做。结果就是出菜快了、成本低了、客人多了，厨师（GPU）也不再闲着等料。

这样的架构像产业层面的 Agent。

所以在这个节点上，再高看一眼AI存储OceanStor，看多中亦科技，既有经销商又有技术协同的。

利益披露：持有$中亦科技(SZ301208)$