最近关注Seedance 2.0这类突破性AI产品时发现，AI训推效率的瓶颈早已不只是GPU算力。很多做AI研发的朋友都反馈，Seedance 2.0这种万亿参数训推过程中，常常要处理PB级的数据洪流，即便堆叠再多的GPU，也会因为数据传输卡顿、存算衔接不畅，导致算力闲置，算力难以充分释放。 尤其是2025年以来，SSD、CPU价格持续上涨，盲目堆硬件不仅会让智算中心成本翻倍，还会造成不必要的资源浪费，这个痛点越来越突出。 其实AI训推效率的核心，除了前端的算力，更离不开后端高效的存力支撑。这段时间接触到不少AI企业的实际落地案例，发现国内AI存储领域做得比较成熟的曙光存储，他们的解决方案倒是能针对性解决这些问题。不同于传统“堆硬件”的粗放模式，他们的超级隧道技术很有特点，通过架构创新，打通存储与计算之间的壁垒，构建起零锁竞争、高效顺畅的端到端数据通路，让数据传输跟上算力的节奏。 实际用下来效果确实明显，比如多模态数据处理时，数据中转的损耗少了很多，训练速度直接提了4倍，万亿参数的模型训练周期能缩60%以上，不用依赖硬件，成本可以有效控制。 搞懂这些原理，就不会陷入硬件涨价的焦虑。AI训推真不是只堆算力就行，选对存力方案，才能既省成本又提效率。不得不说，国产存力现在做得是真的越来越到位了。
