力平台监测数据显示，截至 2025 年 3 月底，外置闪存占比超过 28%， 能够满足日益增长的业务复杂性场景需求。性能方面，高速缓存技 术、固态硬盘（SSD）技术的广泛应用，非易失性内存快速存储 （NVMe）等接口技术的不断普及，大大提高了数据的读写速度。 目前，算力中心的存储系统能够以毫秒级甚至微秒级的延迟快速响 应数据访问请求，为实时数据处理和分析提供了有力支持。可靠性 方面，数据存储安全能力不断增强，结合冗余阵列（RAID）、多副 速数据传输的需求。OTN 网络单波传输速率可达 800Gbps，极大提 升了算力中心间的数据传输容量和效率。IP 承载网 400GE/800GE 正 在逐步成为算力中心互联的重要技术，400GE 乃至 800GE 接口技术 的引入，显著提高了算力中心内部及算间的数据交换能力。广域无 损具备长距 0 丢包的能力，实现整网高吞吐和算网业务的一体化发 放。SRv6 通过将网络行为编码进 IPv6 地址，实现了网络的灵活编

通过不断扩展模型的 上下文窗口和优化训练方法，使得模型能够理解和生成更长、更连贯的文本内容。例如，月 之暗面（Moonshot AI）今年3月18日官宣，旗下产品 Kimi 智能助手在长上下文窗口技术 上再次取得突破，上下文长度由20万字提升至200万字。在大模型竞争极为同质化的当下， 更长的上下文长度处理能力，或将引领大模型进入差异化竞争阶段。紧接着，3月22日，阿 里宣布通义千问开放1000万字长文本能力。