WAIC看智能演進(jìn)：算力之后，存力接棒AI基建

WAIC 智能演進(jìn) AI基建

月滿西樓 | 2025-07-28 20:54

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】在WAIC 2025世界人工智能大會上，一則不算喧嘩卻極具分量的技術(shù)發(fā)布引發(fā)了產(chǎn)業(yè)鏈的密切關(guān)注：中國移動聯(lián)合曙光存儲，正式啟動“算力中心的全局統(tǒng)一文件存儲產(chǎn)品落地應(yīng)用”，即國內(nèi)首個智能存力跨域調(diào)度平臺的正式落地。

“AI的落地速度，卡在了存儲調(diào)度上？

在WAIC 2025世界人工智能大會上，一則不算喧嘩卻極具分量的技術(shù)發(fā)布引發(fā)了產(chǎn)業(yè)鏈的密切關(guān)注：中國移動聯(lián)合曙光存儲，正式啟動“算力中心的全局統(tǒng)一文件存儲產(chǎn)品落地應(yīng)用”，即國內(nèi)首個智能存力跨域調(diào)度平臺的正式落地。

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這個節(jié)點并非偶然。大會一邊是“百模大戰(zhàn)”、大模型“全面出海”，另一邊卻頻現(xiàn)“卡頓與瓶頸”。

問題的根源，已經(jīng)不僅僅是“算力不夠”，更是“存力卡住算力”。

這是AI系統(tǒng)的隱形短板，也是決定大模型能否快速大規(guī)模落地的核心基礎(chǔ)設(shè)施問題。而本次WAIC的發(fā)布，正是AI新基建路線圖中，“存力”走向臺前、躍升為戰(zhàn)略資源的重要標(biāo)志。

算力之后，存力加入“AI地基”陣營

過去幾年，AI系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵詞幾乎可以用四個字總結(jié)：“加卡擴機”。但隨著大模型從單點訓(xùn)練邁向多模態(tài)、多中心、大規(guī)模迭代的新階段，“只靠算力堆疊”的擴容方式正遭遇物理極限與結(jié)構(gòu)性瓶頸。

很多行業(yè)早已發(fā)現(xiàn)，GPU再強，如果存力跟不上、數(shù)據(jù)進(jìn)不來，那就只能“空轉(zhuǎn)”。AI真正的性能，不再只取決于算多少，還要看數(shù)據(jù)流得有多快、能不能在恰當(dāng)?shù)臅r間調(diào)度到恰當(dāng)?shù)奈恢谩?/p>

曙光存儲副總裁張新鳳指出：“GPU在等數(shù)據(jù)”，而不是“數(shù)據(jù)在等GPU”，已經(jīng)成為大量AI集群運行時的普遍現(xiàn)象。初步測算表明：每增加1元的“存力”支出，可為AI系統(tǒng)節(jié)省10元的算力開銷。

也就是說，存力不僅僅是配角，更有望成為AI基建體系中“最具性價比的變量”。

而且，在平臺化演進(jìn)中，存儲資源正經(jīng)歷三大轉(zhuǎn)變：

趨勢一：資源碎片嚴(yán)重，調(diào)度智能化成必選項

AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來源、格式和分布越來越復(fù)雜，尤其在政企、工業(yè)、科研等場景中，冷熱數(shù)據(jù)交雜、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化并存，且常常分布在多地、多廠商的存儲設(shè)備上，已無法高效完成統(tǒng)一供給。

這就對平臺的“資源整合調(diào)度能力”提出全新要求：能否跨區(qū)域統(tǒng)一納管？是否支持協(xié)議自動轉(zhuǎn)換？數(shù)據(jù)調(diào)度是否具備智能化識別能力？這不僅影響訓(xùn)練能否完成，更決定AI的ROI能否跑得通。

趨勢二：大模型對“數(shù)據(jù)流速”提出極致要求

在實際訓(xùn)練中，AI集群規(guī)模動輒成百上千張卡，如果存儲系統(tǒng)性能不足，就會出現(xiàn)“GPU排隊等數(shù)據(jù)”的尷尬局面。這個問題，不是“買更多硬盤”就能解決，而是取決于數(shù)據(jù)在集群中的傳輸效率、調(diào)度優(yōu)先級與IO管控機制。

尤其在“東數(shù)西算”等工程背景下，數(shù)據(jù)流動從跨機房變成跨省級域，傳統(tǒng)靜態(tài)部署方式完全無法滿足這種高頻、彈性、低延遲的需求。

如曙光存儲副總裁楊志雷所言：“AI的本質(zhì)是‘數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算’，很多時候，存力調(diào)度效率就等于模型訓(xùn)練效率。”

趨勢三：從“買硬件”到“調(diào)資源”的服務(wù)化供給

越來越多的AI用戶開始轉(zhuǎn)向“平臺即服務(wù)”模式使用存儲。冷數(shù)據(jù)進(jìn)入歸檔池、熱數(shù)據(jù)駐留高性能節(jié)點、臨時訓(xùn)練數(shù)據(jù)彈性調(diào)度，這些動作都需要存儲系統(tǒng)具備資源感知+智能策略+成本控制的能力。

換句話說，未來的AI系統(tǒng)，必須有一個“智能數(shù)據(jù)中樞”，能夠感知業(yè)務(wù)負(fù)載、動態(tài)規(guī)劃帶寬、甚至提前預(yù)測訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)路徑與資源結(jié)構(gòu)。

智能存力調(diào)度平臺，曙光存儲打了個樣

面對這種趨勢，中國移動與曙光存儲在WAIC 2025共同推出的“智能存力調(diào)度平臺”，給出了業(yè)界第一個體系化實踐范式。

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這個平臺，不只是技術(shù)組件拼裝，而是一個覆蓋全國、支持跨異構(gòu)、多中心、高性能調(diào)度的數(shù)據(jù)中控系統(tǒng)。首批部署于長三角、成渝、內(nèi)蒙古、貴州等國家級算力樞紐，覆蓋7大存力資源池，支持8類主流AI芯片架構(gòu)，并高度契合“東數(shù)西算”“全國算力一體化”國家戰(zhàn)略。

曙光將其定義為“AI系統(tǒng)的智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，并將調(diào)度能力拆解為四個核心能力模塊：

核心能力一：全局統(tǒng)一調(diào)度 —— 打破資源孤島

傳統(tǒng)多地訓(xùn)練中心各自為政、存儲分散，形成數(shù)據(jù)孤島。而曙光平臺可通過標(biāo)準(zhǔn)接口、統(tǒng)一協(xié)議適配層，將各地存儲節(jié)點、不同品牌設(shè)備、異構(gòu)系統(tǒng)統(tǒng)籌接入，實現(xiàn)跨域、跨池、跨平臺的統(tǒng)一納管與策略調(diào)度。

更關(guān)鍵的是，它還能根據(jù)業(yè)務(wù)特性做“帶寬重排”，動態(tài)調(diào)整不同訓(xùn)練任務(wù)所需IO資源。

核心能力二：冷熱數(shù)據(jù)智能分級 —— 提效降本，系統(tǒng)自驅(qū)

平臺通過對數(shù)據(jù)訪問頻率與模型階段的持續(xù)監(jiān)控，自動判定哪些是“高頻訓(xùn)練調(diào)用”，哪些是“歷史歸檔”。再通過冷熱分級策略，將熱數(shù)據(jù)優(yōu)先調(diào)度至近端高性能SSD節(jié)點，冷數(shù)據(jù)則遷移至遠(yuǎn)端成本更低的對象存儲/歸檔池。

這不僅實現(xiàn)了訓(xùn)練提速30%+，還有效降低了企業(yè)的整體TCO。據(jù)介紹，某項目落地后，整體存儲成本下降超過40%。

核心能力三：跨域無感流動，構(gòu)筑“東數(shù)西算”真實底座

AI系統(tǒng)的跨區(qū)域訓(xùn)練越來越常態(tài)化，但數(shù)據(jù)的跨域傳輸過去常受限于帶寬、延遲、業(yè)務(wù)中斷等問題。智能存力調(diào)度平臺通過自研的數(shù)據(jù)路徑感知系統(tǒng)與并發(fā)鏈路機制，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)在訓(xùn)練過程中的無感知遷移與實時帶寬調(diào)度。

如某客戶在華東部署推理業(yè)務(wù)，訓(xùn)練任務(wù)卻可同步遷移至西部資源池，前臺服務(wù)完全不受影響。這一能力，為“東數(shù)西算”提供了可靠的數(shù)據(jù)底座。

核心能力四：協(xié)同芯片層革新，讓GPU不再空轉(zhuǎn)

曙光存儲基于超前技術(shù)預(yù)判，打造“超級隧道HyperTunnel”技術(shù)了，構(gòu)建超低阻數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，支持具身智能加速升級算法，充分利用多模態(tài)大模型，開辟機器人“大腦”、“小腦”加速進(jìn)化的新方法。

以具身智能訓(xùn)練為例，其以190GB/s帶寬，500萬 IOPS，使AI訓(xùn)練速度提升4倍，有效支撐智元機器人模型迭代。

需要指出的是，這個平臺不是PPT，是已經(jīng)跑起來的落地樣板。

目前，平臺調(diào)度技術(shù)已在多個高密度場景中完成部署并驗證：

·自動駕駛： 為車企打造100PB訓(xùn)練資源池，訓(xùn)練效率提升超40%，模型迭代周期顯著縮短；

·具身智能： 支撐智元機器人平臺跨域高并發(fā)訓(xùn)練，提供500GB/s聚合帶寬；

·科研與AIGC： 通過自研元數(shù)據(jù)系統(tǒng)支持千億級小文件高效調(diào)度，提升渲染與科研數(shù)據(jù)處理效率數(shù)倍。

正如曙光存儲副總裁楊志雷所言，這不是一個新產(chǎn)品，而是“會思考、能調(diào)度、能進(jìn)化”的AI數(shù)據(jù)中控系統(tǒng)。