英伟达在CES 重磅发布了下一代AI推理平台，其核心突破在于通过优化存储与内存层级，大幅降低大模型处理长上下文任务的延迟与成本。这清晰地预示了AI竞争的下一站：推理效能。 而推理效率的基石，正是海量训练数据的快速供给与热数据的瞬时响应能力。在这方面，科大讯飞与曙光存储的合作，可谓走在了趋势前沿。 面对万亿参数模型训练和推理时海量小文件（如代码库、依赖文件）加载缓慢的行业痛点，科大讯飞方面提到，曙光为其部署的FlashNexus8000集中式全闪存储发挥了关键作用。其高IOPS（每秒读写次数）和极低延迟的特性，直接解决了任务提交时“动态库加载慢”的瓶颈，使得成千上万的训练或推理任务能够近乎“秒级”启动，将整体效率提升了50%。 这意味着，在英伟达提出推理存储优化的方向上，国产技术已有属于自己的实践，并且证明了其可行性及价值。 曙光存储的领先性不止于硬件性能。其全栈自研的国产化架构确保了从底层代码到上层软件的全链路自主可控，这为应对未来可能的技术波动提供了坚实保障。当AI产业从训练的“军备竞赛”转向推理的“效能比拼”时，一个高效、安全、稳定的“数据引擎”将成为决定胜负的关键手。从曙光存储与科大讯飞的合作可以看到，国产基础设施完全有能力支撑起顶尖的AI应用创新。
