人工智能技术的快速发展对计算基础设施提出了更高要求。随着AI模型参数规模突破万亿级别，上下文处理窗口扩展到数百万token，GPU在运行密集型AI任务时面临巨大的数据供给压力。传统基于CPU的存储架构由于数据传输路径长、延迟高，已难以满足新一代AI计算需求。
从"堆算力"到"喂算力"，数据供给效率正成为衡量AI基础设施的关键指标；英伟达与铠侠的合作表明，只有将存储、网络与加速计算统筹优化，才能将理论算力转化为实际效能。面向大模型发展，构建高速、低延迟、可扩展的数据基础设施，将是产业升级的重要方向。