2026世界制造业大会上展出的长鑫存储LPDDR6芯片。新华社记者 常能嘉摄

2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上，参观者观看清微智能可重构超节点系统。新华社记者 方喆摄

当前，算力网高质量建设向纵深推进，算力产业正加速朝“产业智能化、智能产业化”升级。同时，随着AI从模型训练向推理服务、智能体应用加快拓展，数据规模持续增长、流转更加频繁，存力的重要性日益凸显。最新发布的《信息通信行业发展“十五五”规划》提出，到2030年先进存力规模提升至1700EB（艾字节），并明确鼓励算存协同创新应用。这是存力首次被写入信息通信行业五年规划。

算力产业发展方阵与中国信息通信研究院发布的《2026存力发展报告》（以下简称《报告》）显示，截至2026年6月底，全国数据存力总规模达到2021EB，同比增长11%；先进存力占比提升至32%，规模超过640EB。

“随着AI应用的持续深入，数据资源、算力与存力三者之间的协同关系日益紧密。先进存力不仅要夯实数据存储的底座，更要以高效的数据供给和调度，为智能计算提供坚实支撑。”中国信息通信研究院总工程师何宝宏表示。

直接影响计算能力

“大模型持续迭代，推理应用加快落地，智能体不断深入各行业，一个标志性变化是推理的数据量已经超过训练数据量。”何宝宏说。

华为数据存储产品线副总裁吴俊杰也注意到，过去两年，企业中的智能体数量快速增长，AI开始从模型训练走向医疗、金融等行业生产环节。AI进入生产以后会产生大量数据，而数据正在成为企业AI落地的关键瓶颈。

在这一过程中，数据不再只是“存下来”即可，而是需要被快速调用、持续利用，并转化为知识和记忆。换句话说，数据的角色正在发生变化：从单纯“被存储的对象”，逐步拓展为“被理解的知识”和“被调用的记忆”。存储的功能和角色也相应发生变化：从单纯的“存数据”转向“供数据”，从数据承载者向智能时代的数据资源供给者演进。

“算力决定计算能力的上限，存力则影响计算能力的充分发挥，以存强算已成为人工智能基础设施建设的重要发展趋势之一。”何宝宏说，过去，产业更多关注计算芯片性能、集群规模和算力水平；如今，随着推理请求持续增长，数据访问效率和算存协同水平对计算资源使用率的影响更加明显。

何宝宏介绍，行业知识库、智能体长期记忆管理、推理场景下的高效存储框架等方向正在逐步形成。金融、制造、医疗、能源、交通等领域的实践表明，存力的性能和效率已经直接影响人工智能应用的运行效果。

减少AI推理“卡壳”

AI进一步走向推理和智能体阶段后，对存储提出了不同于传统业务的新需求。

吴俊杰观察到，在长序列、多轮次以及多智能体并发推理过程中，大量KV Cache（键值缓存，大语言模型在推理时用于加速生成和降低计算开销的核心优化技术）等过程数据不断产生，而片上HBM（高带宽内存）和内存容量有限，难以承载缓存需求。当缓存命中率降低后，就可能产生等待、截断和重算，进而影响推理效率。

也就是说，大模型在“边想边说”的时候，需要大量临时记忆，但放临时记忆的高速内存太小，任务一多、文本一长，就放不下，于是模型会变慢、变卡，甚至忘掉前文。

吴俊杰举例说，在某银行的AI编程场景中，由于KV Cache容量不足，原有缓存命中率约为60%，意味着40%的数据需要重新读取和计算。而采用外置KV存储后，KV容量提升数十倍，缓存命中率提升至95%左右。

先进存力的重要性由此可见一斑。根据《报告》对先进存力的阐述，“大容量、高性能”是重要基础，“数据编织、高效扩展”是关键支撑，“数据知识化、记忆持久化”是价值引擎。

强化算存协同创新

随着AI应用加速落地，如何让存力与算力更好协同，成为先进存力进一步发展的重要课题。

在基础设施层面，中国信息通信研究院云计算与数字化研究所总工程师郭亮建议，可结合国家算力网建设进程，加强先进存力与算力资源一体化布局，加快算存协同标准和平台体系建设。

“应面向企业数据中心、存力中心、智算中心三大方向，推进先进存力建设，加速AI规模化落地。”吴俊杰建议，企业数据中心层面，要以端到端全闪化方案保障通算业务稳定运行，并部署AI语义存储提升智算推理的精准性与响应效率；存力中心层面，通过AI数据湖打通“聚数—治数—用数”全链路，为模型持续进化供给高质量数据集；智算中心层面，采用AI记忆存储，通过以存代算技术路径实现推理加速，破解超大规模AI推理的容量与成本难题。

面向人工智能发展带来的新需求，尤其需要加强存储介质、存储芯片、存储系统等关键技术攻关，提升从核心部件到整机系统的协同创新水平。对此，郭亮建议，围绕存力各环节加强产学研用协同攻关，推动科研成果向可部署、可验证方向转化。

技术能力最终还要落到应用场景。何宝宏认为，应聚焦金融、制造、医疗、能源、交通等重点行业，以实际应用需求推动存储技术、产品和服务持续优化，形成更多可复制、可推广的实践。

此外，随着数据规模持续增长，安全可靠和绿色低碳也成为先进存力发展的基础要求。郭亮建议，加强产业基础保障能力，统筹推进内生安全和绿色低碳能力建设，同时完善相关标准体系。