存力竞争开启，平头哥镇岳510正在成为阿里AI Infra的新基石

“存储是保证大模型正常运行的基础。” 平头哥半导体产品总监周冠锋向雷峰网说到。 在大模型时代，全球正掀起大规模算力基建潮。“算力、算力，还是算力”的口号成为行业对这一趋势的直白概括，不少人将算力视为最核心的竞争资源。 但鲜少有人意识到，大模型从千亿参数训练到实时场景推理， 每一步都需要EB级海量数据的持续供给 ，而这些数据的安全留存、高效调取，全依赖存储系统的稳定运行，若缺乏高质量、高可靠的存储支撑，再强大的算力也会因“数据断供”陷入“无米之炊”的困境。 这也恰恰点破了大模型时代技术基建的核心逻辑： 看似聚焦“算力突破”的技术革命，实则离不开“存储支撑”的底层托举。 中国信通院最新出具的《2025先进存力研究报告》指出，我国数据生产量逐年增长，存力建设却略显滞后，数据“应存未存”现象凸显。 在数据产量与存储容量的规模方面，2023至2024年数据年产量由32.85ZB增至41.06ZB，增速达到25%，而数据存储总量仅由1.73ZB提升至2.09ZB，增速为20.81%，数据存储增量明显落后于数据生产速度， 存力缺口已然出现。 “国内对智算算力的消纳主要是围绕大模型的训练、推理、微调及开发，所以这并不单纯是对于计算能力的价值体现， 而是算力+存力+网络运力的综合能力体现。 ”某智算云头部厂商负责人对雷峰网表示，也正因如此，在智算中心组网方案的合理性以及如何合理消纳算力等方面，一旦出现不合理之处，在运营过程中就会面临瓶颈和问题。 某算力集群就曾因设计的计算访存比过小，导致工作负载仅维持在10%，通过优化存储的性能，该集群提高到了20%-30%的使用范围，改造设计后客户数量大幅上升。 当存力缺口成为制约算力效能释放的关键瓶颈，当存储优化对算力集群的价值已被实践验证，如何系统性弥补存力短板？如何优化存储技术以实现大规模算力集群高效运转？平头哥镇岳510，正在为这些问题提供关键解决方案。 镇岳510补齐阿里AI基建，实现「算力-存力