8月19日，在2023中国算力大会主论坛上，中国工程院院士倪光南就算存运高效协同作了主旨演讲。他认为，算力、存力、运力三者如何高效协同是算力中心发展需要解决的新课题，产业各方需携手打造算存运高效协同的算力基础设施底座。

倪光南表示，很多发达国家已经把算、存、运三者涉及的科学技术作为创新前沿，投入重金发展。“预计到2025年，中国会成为全球产生数据量最大的国家，因此我们必须做好准备，用算力中心迎接这个挑战。”倪光南表示，实现真正的广义算力，打造AI算力中心，把算力、存力和运力综合起来实现高效协同非常重要。算力、存力、运力如果高效协同做好了，一个AI算力中心的效率可能提升50％。“这个效益是很大的，我们必须在这方面做更多工作。”

在存力方面，倪光南表示，从人均存储量来看，美国远远高于中国，约是9∶1的差距。在数据存储方面，全球逐渐从以机械技术为主升级到以半导体技术为主，当前中国仍在大量使用机械存储，落后于国际先进水平。“目前，全球3家主流机械硬盘企业均来自国外，未来用先进存储替代机械存储，中国必须加快步伐。从性价比来讲，已经到了转折点，我们能够大规模实现存储技术变革。”

在半导体数据存储方面，倪光南认为，在产业链上游，中国的主控芯片实现了自主设计、生产，可以迅速赶上国际先进水平；在产业链中游，中国有一大批企业拥有足够实力进入国际市场，“在双循环新发展格局下，中国的数据存储产业将迅速发展，有望像5G一样，成为中国在国际市场的一张新名片”。

在运力方面，倪光南表示，运力对整个AI算力中心有三方面的贡献：数据中心的接入网，数据中心本身的训练网，数据中心的调度网。以上都需要用到数据通信技术，这是关系到AI算力发展的重要底层技术。在数据通信产业链上游，中国企业生产的芯片已经达到国际先进水平；在数据通信产业链中游，中国企业在国内市场占据主要份额，在国际市场也有很大竞争力。

倪光南表示，希望在标准方面，比如算力、存力、运力的比重，可以通过产业白皮书、发布行业标准等方式把先进的理念融合到算力中心具体的建设中，更好地实现AI算力中心的效率提升；将新型数据存储发展和国产化技术结合起来，实现存储的革命；注重先进技术和人才培养。

“我们要打造算存运高效协同的算力基础设施底座，争取在这方面走在世界前列，实现算力中心的高质量发展，为科技强国建设和掌握数字经济发展主动权提供坚实支撑。”倪光南表示。