（来源：上观新闻）
代理式AI的另一🛎个基础👠🦸♀️设施瓶颈在于📕😄存储，长上🐐下文推理🎛需要实〰时访问💵海量历史记忆和上🚬😥下文数据，而传🇮🇲统存储架构的🐥响应速度无法匹🇨🇽🇭🇹配🍬🏴☠️。苏州的工业🐯AI就是一🎎个典型例子🛒🤚。GPU的通用架构😧🍙在推理场景中🌎💸开始暴露出结🇦🇮🇧🇻构性短板👱⬜。截至2025年末🇵🇸，公司累计申🗣请知识产🎸权2014项，其🏴中发明🐬☺专利1743🏴☠️🎨项，获授权专🇨🇬👎利646🥚项🇱🇸。
截至2026年🐗✋3月末3️⃣☸，公司存货从去年🖲末的13.🚣♀️32亿元升至21🚕.95亿元，预💹付款从17🌹🧫.82🖋亿元升至2🇦🇬3.61亿🇨🇰🤪元，两项📶合计45.56亿🏧🇨🇵元💥。GTC 2🏮💦0262️⃣能给谷歌加速的软件上展示的三套新系😡统，共同指向同🎫一个信号：英🕠能给谷歌加速的软件伟达已不再只🇳🇱❗是GPU供应商，👷♀️🇭🇳而是在向覆盖推理🍊🎾优化、CPU编🚈排和存储层的全🧟♂️栈AI🎐🤡基础设施平✡台演进🔉🐇。
日均接口调用量🏀一年增🚵长五倍背后，🌈隐藏着🏬一个被多数人💚忽略的战略信号：🔇系统的一等公↪🥺民正在从「🔞👨🌾人」转向「人+🍃🇧🇪Agent🚒🇸🇦」🇬🇩🔋。英伟达将推📜理过程拆解得更🏍🎡加精细：🏸🇧🇭预填充阶段及🛁🛫解码中仍受益于🈶🥟高吞吐的👩🎓注意力计算继续😂👞由Rubin🐂💪 GPU承担，而🌝🇧🇼前馈网络（FF👀🔋N）的执行👨⚖️🕌则交由LPU处8️⃣理🐅📠。
