行业核心观点 - 传统“一刀切”的存储架构已成为制约AI发展的关键瓶颈 [1] - AI的发展是一场“算力与数据的协同革命”，低效的数据基础设施正造成巨大的电力与算力浪费 [1] - 存储已从被动组件升级为主动赋能业务的战略要素，成为AI风口的“轴心” [1] 公司解决方案 - 至誉科技提出以“场景定义存储”为核心的新范式，旨在将存储从成本中心转变为效率引擎 [1] - “场景定义存储”的核心理念是将业务目标（如延迟确定性、功耗上限、TCO）直接转化为存储设计的首要原则 [1] - 公司提出“有效存力”的三大维度：有效性能、存储密度与能效优化 [1]

行业核心观点 - 传统“一刀切”的存储架构已成为制约AI发展的关键瓶颈 [1] - 提出以“场景定义存储”为核心的新范式，将存储从成本中心转变为效率引擎 [1] - AI的发展是一场“算力与数据的协同革命”，低效的数据基础设施正造成巨大的电力与算力浪费 [1] - 存储系统正从通用化向场景化加速演进 [1] - 存储已从标准部件演进为影响业务连续性的关键变量 [2] 公司战略与理念 - 至誉科技首席执行官指出存储已成为AI风口的“轴心”，公司的使命是确保每一瓦电力都转化为有效算力 [1] - 至誉科技阐释“场景定义存储”的核心理念：将业务目标（如延迟确定性、功耗上限）直接转化为存储设计的首要原则，使存储从被动组件升级为主动赋能业务的战略要素 [1] - 至誉科技将通过原厂级技术能力，将场景化需求转化为架构一致性、长期可靠性与定制化响应上的确定性支撑，为各行业数字化转型提供坚实基础 [2] 特定应用场景需求 - 自动驾驶领域存储方案需在安全驱动下实现性能、成本、体积与可靠性的多目标平衡，需要具备车规级长生命周期验证的高性价比产品 [2] - 超算与智算中心的核心挑战已从流量峰值转向系统长期稳定运行，存储体系应从标准化向场景化定制转型，通过硬件、软件与系统层面的协同联调，结合智能资源调度与热管理策略，构建以业务稳定性为目标的架构，并将“可验证的系统稳定性”确立为关键技术标准 [2] - 工业控制领域对存储设备提出5至15年超长生命周期与极致稳定性的要求，需要供应商从设计阶段就与芯片原厂协同规划全生命周期保障 [2] - AI将推动边缘存储从容量扩展转向智能管理，通过远程监控、健康预测等功能实现存储设备的智能化升级 [2]