AI瓶颈不在算力,而在懂模型的存储

自ChatGPT亮相以来，英伟达股价飙升十余倍，跻身全球股市最受追捧的明星。其核心逻辑在于：AI能力越强，对GPU的需求就越旺盛。然而时至今日，AI的舞台已不再由GPU独霸。随着Coding Agent等智能体应用的崛起，AI还需承担任务规划、工具调用、文件读取、知识检索、记忆回溯等职能，并在长上下文环境中持续运作。这使得计算机内部更多组件被调动起来：GPU承担大模型运算，CPU负责任务调度与工具执行，内存存储高频访问数据，SSD（固态硬盘）则需承载模型参数、上下文缓存、知识库乃至智能体记忆。当AI大模型