2025年，大模型技术已从实验室走进千行百业。从金融业的智能风控到制造业的工业质检，从医疗影像诊断到自动驾驶决策，DeepSeek等大模型正以惊人的效率重塑生产力。然而，这场技术革命的幕后，一场关于算力的“木桶效应”危机正在悄然发酵——企业斥巨资购买GPU，却因存储性能不足导致算力闲置、训练周期倍增。

　　某头部券商曾公开“诉苦”：千亿参数大模型训练时，因存储带宽不足，GPU利用率长期低于30%，巨额投入换来的却是“算力空转”；某车企在自动驾驶模型迭代中，因数据读写延迟过高，单次训练周期延长40%，直接拖慢产品落地进度。当行业追逐GPU算力的军备竞赛愈演愈烈，一个被忽视的真相浮出水面：?存力，正在成为大模型落地“最后一公里”的瓶颈。

　　面向大模型场景的极致存力需求，京东云云海AI存储基于全自研的统一底座，具备高性能、高可用性、低成本的优势，能很好地满足用户大模型AI存力需要。

　　在性能方面，云海AI存储可支持千亿级参数AI大模型，融合超低延时RDMA网络及软件架构优化，4K随机写IOPS达到1000万级，平均延迟在100微秒级，单节点可提供 44GiB/s的带宽性能。

　　在成本方面，云海支持低至1.1x副本的业内超低冗余的EC存储，并在生产环境成熟使用，磁盘空间利用率高达90%以上。

　　在可用性方面，云海数据可靠性达到11个9，故障秒级恢复用户无感，两个数据副本故障的情况下仍可保障数据 100% 可用。历经京东618、京东11.11大规模实践场景打磨，EB级存储规模实践验证。

　　在自研可控方面，云海为京东100%自研产品，核心技术完全自主可控，已与主流国产化硬件和软件兼容互认，并能实现兼容后性能无明显衰减，已在京东核心场景实现国产化实践验证。

　　目前，来自银行、证券、汽车、零售等领域超100家大型企业，正在使用云海AI存储，重塑AI生产力。