英伟达在GTC上给全行业补了一堂存储课
要理解英伟达在GTC上的动作，先得回答一个问题：为什么它要在这个节点做这件事？
答案的背后是一个正在发生的大趋势：从“训练为王”到“推理为王”的阶段性转变。
过去几年，AI行业的主要矛盾是“模型不够大、训练不够久”。那时候存储是配角，GPU喂饱了数据就行。但是，当大模型开始大规模落地，推理变成了主战场，整个故事的底层逻辑就变了。
推理需要什么？实时、低延迟、海量随机读写的数据访问。这跟训练阶段完全不同——训练可以批处理，而推理必须秒级响应；训练可以提前准备好数据，而推理得随时待命。
黄仁勋在CES和GTC上都说过一句话：“KV Cache的激增足以催生一个全新的存储市场”。这话听着像营销，但仔细想想，GPU厂商第一次公开承认“计算不再是最稀缺的资源，数据供给才是”，这本身就是信号。
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