11月4日，由中國信息通信研究院主辦的“存力中國行”北京站活動拉開帷幕。這場聚焦AI存力技術創新的行業盛會，吸引了中國移動、華為、硅基流動等近20家產業鏈上下游企業代表參與，共同探討AI推理場景下的存儲技術革新路徑。

隨著AI技術發展進入新階段，產業關注點正從單純追求模型參數規模轉向優化實際推理體驗。中國移動云能力中心項目總師周宇在座談會上指出，當前AI推理面臨四大核心挑戰：KVCache存儲機制亟待升級、多模態數據協同效率低下、存算協同帶寬存在瓶頸，以及負載波動帶來的成本控制難題。華為數據存儲產品線戰略負責人王旭東則用三個關鍵詞概括行業痛點——數據管理失序、算力供給不足、降本路徑受阻。

針對這些技術瓶頸，華為推出的UCM（Unified Cache Manager）推理記憶數據管理方案引發廣泛關注。該技術通過構建KVCache多級緩存體系，實現推理框架、算力資源、存儲系統的三層協同優化。其核心創新在于集成多種緩存加速算法，能夠對推理過程中產生的記憶數據進行分級管理，有效突破長序列推理的效率與成本雙重約束。

據技術團隊披露，UCM方案已實現四大關鍵能力突破：稀疏注意力機制優化、前綴緩存動態管理、預填充任務智能卸載、異構PD架構解耦。實測數據顯示，該技術可使首輪Token生成延遲降低90%，系統吞吐量提升22倍，上下文窗口擴展能力達到10倍級。這些性能提升將直接轉化為AI推理服務的成本優勢，為大規模商業化落地掃清技術障礙。

目前，UCM技術的核心代碼已在魔擎社區全面開源，配套的基礎框架與工具鏈同步登陸ModelEngine開發者平臺。開發者可自由獲取源代碼、技術文檔及開發工具包，參與構建開放的技術生態。這種技術共享模式被業界視為推動AI推理普惠化的重要里程碑，有望幫助更多企業以低成本獲取前沿加速能力。