21世纪经济报道记者骆轶琪于广州报道

AI大模型迅猛发展，促使数据存储从IT系统的“后台配角”，一跃成为智能经济的关键引擎。与此同时，存储产业链遭遇周期性波动，上游原厂削减资本开支，与AI领域爆发式的数据需求相互碰撞。

在此情形下，存储产业在新竞争态势中重新构建坐标体系，统一标准、协同发展成为破局的关键所在。

在2025数据存储产业大会上，中科曙光出任中电标协数据存储专委会（以下简称“专委会”）当值会长，并宣布为推动中国存储产业在全球竞争中占据先机，专委会将发起编写AI存储标准、成立Future Storage工作组。

曙光存储总裁何振在接受21世纪经济报道等媒体采访时表示，算力基础设施应用侧在采购不同存储厂商的产品后，因未实现统一标准，易出现数据流通困难的状况。

曙光接任数据存储专委会后，计划构建存储技术标准和技术框架，期望借此打破传统模式中的产品孤岛问题。同时，这也将为企业营造更公平合理的竞争环境，进而向标准适配+生态协同的方向转变。

“专委会将逐步提出并完善AI存储技术标准、框架和适配指南等，这对小型存储企业尤其能形成技术支撑，使其能更迅速适应国内AI发展对存储的技术需求。”何振分析称，在此基础上，希望进一步提升我国在世界存储领域的话语权。

这意味着，国内存储产业正呈现出加速聚合的态势，一条从技术追赶到生态引领的路径愈发清晰。

AI存储演进探索

随着AI技术落地，存储产业的发展方向逐渐形成行业共识。AI的核心始于数据，存储创新直接影响AI工作流效率，其变革体现在多个维度。

华为副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰指出，AI始于数据而非GPU，所以AI时代也是数据的黄金时代，存储创新在此过程中愈发重要。

在他看来，AI的多样化负载，对存储性能提出了更高要求。比如在训练环节已需匹配大带宽等能力以满足数据快速传输需求，在AI推理过程中同样需要相应性能，因此要逐渐构建起存储性能标准。

此外，在AI时代，可扩展性从纵向扩展，转变为纵向与横向扩展并重，随着近存计算技术兴起，DPU逐渐成为存储系统的必备部件。

常被忽视的数据安全，存储作为数据安全的最后一道防线，支持数据韧性与防勒索能力将成为硬性要求。

存储范式也在发生转变，从单纯支持数据存取的传统模式，向集成推理加速、多模态知识库生成等功能的AI数据平台（AI Data Platform）演进。

随着数据存储需求日益旺盛，过去依据对数据的快速读取需求，将数据分为热数据、温数据、冷数据三类，其中冷数据通常用于归档，极少被调出。但在AI时代，所有数据都有被调用的需求，因此将演变为热数据、温数据两大类的局面。这意味着如今支持温数据的机械硬盘（HDD）也需要新形态，以支持海量数据高效、低成本地留存。

当前，国内存储产业正面临新的产业发展环境。何振总结道，过去，中国整体存储技术在全球处于跟随状态，随着AI技术发展，可能引发存储行业重新洗牌，进而产生新机遇。

他指出，中国主流存储产品在性能、成本以及能效等方面，都已追上海外同类产品，后续计划借助专委会，构建中国自己的存储标准，将国内厂商的技术优势转化为标准优势，同时借助国内AI发展机遇，把产品和标准持续在实际生产环境中锤炼，这将助力国产存储产品进一步拓展海外市场。

近期存储市场的紧俏行情也给国内产业带来了启示。

受访时，曙光存储副总裁杨志雷分析称，在AI需求支撑下，寻求更好的存储解决方案成为行业变革的核心。

从目前趋势来看，多模态数据存储需求将愈发丰富，很难通过技术手段解决市场端的供需不平衡问题，不过在供应链层面，可以围绕市场紧俏的技术和需求进行深度迭代，聚焦提供行业解决方案。

此外，在传统存储市场中，从存储介质到访问方式等方面，过去已积累了成熟经验，但未来3-5年间，预计AI存储会提出诸多新需求，这也是专委会的意义所在，即联合生态伙伴共同制定未来的新技术标准。

曙光存储副总裁张新凤则指出，存储系统的纯硬件成本，70%以上来自存储相关介质，本轮“存储涨价”幅度高达50%，有的产品甚至达到2倍，给产业后续发展带来了不确定性。在AI存储的机会方面，产业界期待更多新技术和企业参与到生态中，推动产业更加健康有序发展，在变化中更加理性、朝着可控方向发展。

生态链紧密耦合

数据显示，全球数据存储市场空间已超2.6万亿元，要提升中国存储产业的全球竞争力，强化产业协同、构建自主标准体系成为破局的关键。

面对AI大模型引发的新一轮机遇，国内存储产业已提出应对方案。从早期业界提出先进存力概念，到今年国内推进先进存力中心建设，适配国内AI训练和推理需求的新型存力已在积蓄。

张新凤对21世纪经济报道记者分析称，发展先进计算平台的背后，必然需要先进存力提供支持，于是曙光存储自2021年提出先进存力概念，其核心是解决AI时代智算中心、超智融合等多方面IT基础设施变革升级对底层存力带来的新挑战。

相较于传统存力建设，先进存力中心建设提出了多方面新要求。

其一为极致的性能提升，即从以前每秒GB为单位升级为目前每秒TB为单位的存储传输带宽，这几乎是提出了1000倍的速率提升要求。对此，在端到端NVMe全闪、IO性能方面都需要进行能力支持。

其二是融合协同，在以新一代智算中心为代表的项目建设中，由于涉及数据采集、打标签、清洗、训练等全过程，有时还需进一步进行数据Token化、模型参数归档等。其中诸多环节的协议都不一样，对底层存储IO在每个阶段的要求也不尽相同。“一套存储系统既要满足这么多协议，也要满足每个协议对性能的变化要求。”张新凤补充道。

其三是数据汇聚与流动，在上述数据流动的链条中，倘若涉及多种协议间的多份拷贝，往往存在时效性和空间利用率占用等方面挑战，这都会体现在计算成本上。因此目前客户更希望一份数据在不同流程中采用不同的访问协议，并且匹配数据在热、温不同介质层间能自由流动

（文章来源：21世纪经济报道）

原标题：中国存储竞速AI时代：加速争夺话语权

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