AI前半场抢芯片，后半场可能开始抢效率
中科曙光的ParaStor存储过去更多出现在专业技术场景里，但随着AI越来越重视投入产出比，曙光这块长期业务反而开始更容易被市场理解。

原因很简单：AI不是只有“计算”。
训练模型之前要读取海量数据，推理过程中同样需要持续访问模型、知识库、视频、图片等内容。如果数据供给速度跟不上，再贵的计算设备也可能在那里等。

这就像一家工厂买了世界上最快的生产线，却发现仓库每天供不上原料。
所以AI进入规模应用后，存储的价值已经不只是“能装多少数据”，更重要的是数据能不能快速进入计算系统，让昂贵设备保持较高利用率。

ParaStor这类高性能存储真正解决的，也是计算与数据之间的效率问题。

AI行业早期往往是不计成本先抢资源，进入商业化之后一定会开始算账：同样一亿元的硬件投入，谁每天能生产更多有效Token，谁的商业模型就更健康。
从这个角度看，中科曙光长期做存储，并不是一个边缘业务，而可能成为AI基础设施效率的一部分。
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