AI推理进入“Token经济时代”，存储架构面临新挑战
随着Agentic AI快速发展，大模型正加速融入生产业务系统，AI价值创造方式也从参数规模驱动转向Token生成效率驱动。行业数据显示，2026年中国日均Token调用量预计突破140万亿，相比2024年初增长超1000倍，AI推理应用正进入爆发式增长阶段。
超大规模数据中心的AI服务（如MaaS、AI Agent、生成式推荐等）持续演进，单位Token成本、推理时延及xPU吞吐性能正直接影响企业商业模式的可行性与最终用户体验。尤其随着长文本（Long Context）推理需求持续增长，128K至1M上下文逐渐成为行业标配，KV Cache容量需求快速迈向百PB乃至千PB级别，传统推理存储架构面临新的挑战。
内存方案成本高昂：依赖显存或内存存储KV Cache的方案虽具备低时延优势，但受限于介质成本，单卡通常仅能获得GB级KV Cache容量，难以支撑超大规模推理服务的业务需求，导致TCO居高不下。
华为OceanDisk 1800智能盘框，提升超大规模数据中心AI推理效率
传统外置存储性能瓶颈：在承载KV Cache数据的场景下，基于文件系统的传统存储方案I/O路径长、协议转换复杂与频繁的CPU上下文切换问题，时延容易抖动，影响推理服务的稳定性与用户体验。
面对上述挑战，业界亟需一种兼具内存级体验与闪存级高性价比的新型KV Cache存储新架构。华为推出的OceanDisk 1800智能盘框，以高性能DPU为核心，借助DPU中的NP核（Network Process Core）硬化卸载原生KV语义，实现KV Cache数据从推理服务器xPU直接访问存储，彻底旁路CPU、DRAM，从根本上重构了AI推理的数据访问路径。
OceanDisk 1800智能盘框实现了两大关键技术突破。
第一，内存级体验：通过原生KV语义与xPU直通能力，极大优化了KV Cache数据换入换出效率。实验室原型验证表明，其首Token时延（TTFT）可与内存方案持平；同时通过DPU打破共享边界，实现大容量SSD资源的动态分配，单xPU的可用KV Cache容量从GB级跃升至TB级，缓存命中率显著提高，TTFT可进一步降低80%。
第二，闪存级高性价比：在性能优化的同时，采用大容量全闪介质与高密硬件，可扩展为PB级共享KV Cache池，使得单位Token成本降低30%。
基于DPU的OceanDisk 1800智能盘框不仅是推理存储架构的一次技术创新，更是AI数据基础设施向高效率、低成本、规模化演进的重要方向。
注：本文转自华为数据存储，版权归作者所有
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