观存智算重构感知存储运算一体化算力新范式

面向 AI 大模型快速发展催生的算力与存储瓶颈，观存智算深耕感知、存储、运算一体化技术，以创新技术路线破解行业存储墙难题，为人工智能、高性能计算场景，打造高效低耗的算力解决方案。

近日，观存智算在感知、存储、运算一体化技术研发与落地方面取得重要进展，依托一体化架构打通感知采集、存储、计算全链路协同壁垒，着力化解大模型推理、边缘智能场景下算力成本高、功耗大、数据搬运效率低等行业痛点。

随着人工智能产业高速演进，大模型参数规模不断扩大，传统感知、存储、运算相互割裂的架构短板愈发突出。感知采集的数据需要跨模块反复传输流转，带来高额功耗损耗，也制约算力释放，成为 AI 规模化落地的一大阻碍。

针对行业现存难题，观存智算将感知采集、数据存储、运算处理深度融合，革新传统工作模式。数据无需在多个模块间频繁迁移，在同一体系内即可完成从信号感知到存储再到运算的全流程处理。从底层架构出发，兼顾算力密度、能效比、推理延迟等关键指标，打造适配大模型推理、边缘智能、智算集群的新一代算力方案。

该方案重点优化大模型推理场景，在降低功耗的同时缩减部署成本。相较于传统算力方案，一体化模式大幅削减数据传输开销，在端侧、边侧以及轻量化智算场景优势突出，助力 AI 应用摆脱高功耗、高成本束缚。

行业分析指出，感知、存储、运算一体化是下一代算力发展的重要方向，可有效化解 AI 算力增长带来的能耗压力。观存智算的探索实践，为国内相关技术产业化提供参考样本，助力本土底层算力技术创新。

未来，团队将持续迭代技术产品与软件生态，加速技术从研发走向规模化商用，面向大模型推理、工业智能、智慧城市等场景输出算力能力，赋能国内人工智能产业高质量发展。（上海科学技术职业学院“观存智算”项目组）

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