2026中国国际大数据产业博览会将“词元经济”作为重要议题，折射出中国AI产业正从参数规模竞赛转向应用价值落地的深层变革。随着大模型推理服务、智能体应用在千行百业规模化铺开，以Token（词元）为核心单位的交互调用量呈指数级增长，AI基础设施的建设逻辑正在发生根本性转向：行业关注点不再局限于单纯的算力芯片堆叠，而是进一步向推理效率优化、存算协同调度与系统级场景适配能力延伸。
词元经济重构AI基础设施底层逻辑
当前AI产业的价值重心正加速从训练侧向推理侧迁移。根据赛迪顾问《中国分布式存储市场研究报告（2026）》，2025年国产大模型完成从“技术追赶”到“商业引领”的关键跨越，DeepSeek、通义千问等头部模型在多行业实现规模化落地，企业客户数突破万家，带动存储需求从“辅助支撑”升级为“核心瓶颈”。与此同时，智能体应用普及使得多轮对话、工具调用成为常态，Token消耗量与重复计算量同步攀升，推理环节的算力效率与成本控制成为产业共同挑战。
过去行业应对性能压力的主流思路是堆砌GPU算力与高带宽显存，但这一路径正遭遇明显的困境。比如，大模型的“自回归”推理回答方式，像得了“健忘症”，需要大量的重复计算，导致出现推理越来越慢的问题。具体来看，每生成一个新字，模型要重复计算所有历史内容的键（Key）和值（Value）向量，计算量的平方级增长导致计算速度越来越慢。例如，处理16K长度的序列，单次推理需要执行2.56亿次键值对计算。
为解决大模型推理变慢的问题，业界采用KV Cache（键—值缓存机制）加速技术，加速模型思考速度。具体来看，是把已经算好的键（Key）和值（Value）向量，缓存在显存里（GPU HBM）。生成新字时，模型只需计算新字的向量，避免重复计算历史内容（直接从缓存中读取）。
但KV Cache对显存的高消耗，直接推高了硬件成本，随着模型变大、上下文变长，导致显存成本变得极高。同时KV Cache只能消除单对话、单节点内的重复计算，在跨对话、跨节点的大集群计算场景，对推理的加速效用衰减严重。
在这一背景下，存算协同不再是前沿技术概念，而是破解效率与成本双重困境的重要路径。国家发展改革委、工业和信息化部联合发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》明确将“存力规模”“存力效能”“存力利用率”纳入算力枢纽节点考核指标体系，要求枢纽节点在算力建设的同时同步规划存力配套，实现存算协同发展。赛迪顾问数据显示，2025年新建智算中心存算分离架构采用率大幅提升，存储战略定位从“计算配套”升级为“数据资产核心载体”，分布式存储凭借高效I/O（输入/输出）、弹性扩展等优势成为AI基础设施核心底座。
十万卡级集群验证，存算协同走向规模化实践
随着智算中心建设从“试点探索”进入“批量落地”阶段，万卡乃至十万卡级集群的集中部署，对存算协同能力提出了前所未有的要求。赛迪顾问报告显示，截至2025年底，全国已建成万卡智算集群42个，FP16（半精度浮点数）智算规模超1590 EFLOPS（每秒可执行一百亿亿次浮点运算）。万卡集群对存储的要求早已超越“容量大”的基础范畴，延伸至数十PB级数据集高并发读取、CheckPoint（数据库系统中用于确保数据一致性的内部事件机制）秒级快照恢复、KV Cache低时延调度等综合能力。
以曙光8000为代表的全国产十万卡AI超集群，为大规模存算协同提供了典型产业验证样本。其搭载的新一代词元加速方案ParaCache，通过全局原数据统一管理与智能调度机制，实现KV Cache在不同存储层级间的自动流转与跨节点、跨对话共享。
中科曙光北京公司总裁助理、分布式存储产品部总经理石静向记者指出，ParaCache的核心逻辑并非单纯提升存储硬件性能，而是通过“以存代算”减少无效重复计算，让GPU算力更多聚焦于增量Token生成。实测数据显示，基于ParaCache高效管理系统，在120K输入长度的单轮对话场景下，首Token时延最高降低98.5%；多轮会话下降低超80%，高并发场景下Token吞吐量可提升近26倍，同时可降低对高端显存的依赖，优化集群整体拥有成本。
事实上，分级缓存与存算协同正在成为全行业共同探索方向。以LMCache为代表的开源技术推动了KV Cache在推理引擎内的高效管理，国内厂商进一步将其拓展至跨节点、跨层级的分布式共享池化场景。赛迪顾问报告指出，KV Cache与CheckPoint等AI原生存储场景正快速成熟，推动存储技术从“通用型资源”向“场景定制化组件”深度转型，全闪存+液冷、存算一体架构等技术路线同步演进，共同支撑智算基础设施效能升级。
体系化竞争成AI基础设施新赛道
随着词元经济向垂直行业渗透，AI基础设施竞争正在从单点产品性能比拼，进入算力、存储、网络体系化协同的新阶段。赛迪顾问报告认为，中国分布式存储市场正经历从“爆发式扩张”向“高质量增长”的阶段转换，厂商竞争逻辑已从单一硬件参数比拼，转向全栈技术能力与行业场景适配能力的综合较量。
需求端差异化特征日益凸显。金融行业侧重推理低时延与高并发承载，医疗行业需要承载海量影像数据与长周期医学知识库，教育行业则面临多校区资源共享与教学AI的混合负载。石静指出，不同行业在数据规模、访问方式、安全合规方面的需求差异，推动基础设施厂商从“卖硬件产品”向“卖场景化解决方案”转型。
整体来看，词元经济的兴起正在重塑AI基础设施价值链条。如果说上一阶段产业主题是算力规模的快速扩张，那么下一阶段的核心命题将是存算协同下的效率革命。从政策端存力与算力同权，到产业端十万卡集群验证，再到技术端分级缓存与智能调度，存算协同正从后台技术走向产业前台，成为支撑AI规模化落地、释放词元经济价值的重要底座。
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