别让算力掉队：AI架构里被忽视的关键一环

在生成式AI成为企业数字化转型关键词的当下，算力正在成为关键竞争力。而在构建AI基础设施时，多数企业第一时间想到的往往是GPU。但现实是，即使你配齐了顶级GPU集群，性能瓶颈也可能出现在数据流通的“下游”环节：存储系统。
近日，ScaleFlux在一档技术播客中分享了他们在AI存储领域的观察与思考：AI模型的性能，早已不只是“核芯”的事。

存储，正在成为新瓶颈

AI芯片的处理能力正在以指数级加速，然而数据从存储到内存再到GPU的传输效率，却难以匹配这一增速。当数据到达不了GPU时，算力就白白浪费了。

这种差距在行业中被称为 “内存墙” 或“存储瓶颈”。过去几年，随着AI模型参数量和数据体量的激增，这堵“墙”正变得越来越高。

随着大模型应用加速落地，一些企业在部署AI基础设施时出现“算力优先”的倾向，忽略了数据流动路径与存储系统的设计优化，导致高性能硬件未能发挥应有效能。

计算型存储：不仅仅是“存东西”

传统SSD更像是一个“静态仓库”，主要承担数据存储的功能。而ScaleFlux提出的 “计算型存储（Computational Storage）” 理念，则打破了这一单一定位，让存储从“被动存取”升级为“主动计算”。

通过在SSD控制器中集成硬件级无损压缩模块，部分数据处理任务可在写入阶段提前完成，大幅减轻主机CPU负担，显著提升吞吐能力与单位能耗下的处理效率。这一架构优化，尤其适用于AI训练与推理过程中对带宽和延迟高度敏感的海量数据流处理。

最终实现的，是——更快的数据流、更低的延迟、更少的能耗。

AI不是“拉满配置”，而是“结构协同”

在与多个行业客户的合作中，ScaleFlux观察到一个普遍现象：高算力部署未必带来高性能，真正的关键往往在于数据如何高效流动。很多企业在搭建AI平台时，将预算集中在GPU等核心算力上，却未同步优化数据流通路径（存储、内存、网络等），导致整体系统效率大打折扣。

而AI的独特性也决定了对存储系统提出了更高要求：

• AI不是传统的“读数据、算完就结束”，而是“读大量数据 + 生成更多数据”；
• 模型调用和生成过程会产生远大于输入量的输出数据，对容量、带宽、效率提出新要求；

因此，存储不仅决定“是否可用”，更决定“是否高效”。

可持续性：AI的“隐性成本”也在存储端爆发

除了性能瓶颈，能耗问题也正成为企业在部署AI基础设施时无法回避的焦点。数据显示，全球数据中心的电力消耗已占全球总用电量的约2%，并正以每年12%至16%的速度持续增长，远超其他行业的平均水平。

在这一背景下，“能效比”正逐步取代“单点性能”成为AI基础设施的核心竞争力。多项行业研究指出，未来AI系统的演进将更加依赖于底层架构的能效优化能力。包括ScaleFlux在内的技术企业，正在通过控制器设计、数据流路径优化等方式，探索高性能与低功耗之间的平衡。

为应对算力带来的热量与能耗挑战，业界也在加速采用新一代散热与节能技术：如液冷、浸没式冷却正逐步取代传统风冷系统；而在存储层，近数据计算与压缩算法加速，则成为提升效率、降低能耗的关键抓手。

“一体化架构”是未来的主战场

AI基础设施的发展正在进入一个从“堆叠能力”转向“协同优化”的阶段。未来，像ScaleFlux这样的存储厂商，将不再只是供应“配件”，而是深度参与到从芯片、内存、存储到网络的全链路设计中。

同时，企业也需要更前置地思考：我的AI目标是什么？使用场景是什么？模型部署在什么位置？数据流向如何？

只有回归场景，理清目标，才能实现“配置合理而非堆料，系统协同而非浪费”。

写在最后：别让基础架构成为你的AI短板

本期播客内容深入探讨了存储技术在AI基础设施中的核心作用，并从可持续性与架构的角度，分析了如何优化AI系统的整体效能。

在迈向通用人工智能（AGI）的过程中，AI基础设施的优化不仅仅是对算力的追求，更是对数据流动效率和能效比的持续改进。每一步的架构升级，都在为AI系统的长期可持续发展奠定基础。

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