在数字经济时代，算力与存储如同基础设施的两大支柱，共同支撑着数据的产生、流动、处理与价值挖掘。算力是数据处理的引擎，决定了数据价值转化的速度；存储是数据的载体与基石，决定了数字世界的容量与稳定性。二者相辅相成、缺一不可 —— 没有强大的算力，海量数...

人工智能的爆发，彻底改写了算力与存储的关系。AI 大模型训练与推理，对存储提出了容量、带宽、延迟、可靠性的四维极致要求，使存储从幕后走向台前，成为决定 AI 算力效能的 “命门”。 从需求看，AI 服务器对 DRAM（内存）需求是传统服务器的8-10 倍，...

IT 架构发展史，是一部算力与存储从分离走向融合的协同进化史。 早期分离架构：计算、存储、网络三层独立。CPU 负责计算，硬盘 / 内存负责存储，数据经总线传输。优点是架构简单、成本低；缺点是 IO 瓶颈明显、扩展性差，仅适用于小规模业务。 集中式...

HBM（High Bandwidth Memory，高带宽内存）是 AI 算力革命的核心存储技术，也是当前最紧缺的半导体资源。 技术优势： 超高带宽：HBM3 带宽达1.2TB/s，是传统 DDR5 的10 倍以上 超低延迟：通过2.5D/3D封装与 GPU 芯粒（Die）直连，数据传输距离缩...

面对 “算力狂奔、存储滞后” 的行业困局，**“以存强算”** 成为技术创新主流范式 —— 通过存储架构革新，释放算力潜能、降低成本、提升效率。 核心路径： KV 缓存分层卸载：将大模型推理的 KV 缓存从 GPU 显存转移至高速 NVMe SSD，用 **1%硬件成本实现90%...