当AI应用在“周”内发生巨大变化，当千亿、万亿参数的大型模型成为竞争的基础时，全球技术竞争的焦点悄然从简单的“算力的竞争”蔓延到了更低层面的战场——存储。如果说算力是发动机，数据是燃料，那么存储就是接收燃料并保证高速稳定输送到发动机的“智能油箱”和“高速管道”。如果存储不能跟上时代的需要，计算能力再强，也会变成“巧妇难为无米之炊”。空转的引擎无法驱动人工智能巨舰前进。 AI推动imba产业发展 AI技术的爆发式增长正在重构存储需求的底层逻辑。 《2025年数据发展报告》显示，2025年全球数据总量将超过200ZB，每年增加AI训练数据增长率达到67%。这种增长不仅体现在容量规模上，还催生了性能、架构、协作等全周期的变化。首先是节点的增加。中科曙光存储运营总监石晶告诉笔者，目前大模型训练需要千卡集群甚至万卡集群。在众多计算节点同时存储的过程中，存储压力大于整体计算时间。另一方面，人工智能时代，业务数据集的规模越来越大，数据来源和类型的丰富程度“无可比拟”。 “目前企业正在建设的存储系统很容易做到几十PB甚至上百PB。同时，经过大规模模型时代，原来传统意义上的‘冷数据’已经变成了‘热数据’甚至是‘热数据’，也对存储弧线提出了很多新的需求。此外，在AI时代，最大的不同是对高性能存储的需求增加。大型模型训练对存储带宽的需求大幅增长。目前，AI训练的带宽需求已进入“Terabyte时代”。一骑研究院《AI时代的存储基石》白皮书指出，2025年AI训练集群平均存储带宽需求将比2019年增长300%到了2023年，传统HDD存储的150MB/s的带宽已经成为明显的瓶颈，史静表示，在推理过程中，还需要有千万级的IOP和低延迟的带宽来支持高并发的推理场景。“随着GPU的速度提升，让GPU不必等待数据IO。”石晶指出，在过去的通用计算时代，这并不是大多数业务的存储需求。在AI重塑存储行业的过程中，随着需求的增长，存储行业面临着前所未有的挑战。首先是架构瓶颈，传统的存储与计算分离的架构导致数据处理成本增加。中国移动呼和浩特数据中心早期采用的集中式存储系统在支持“九天大模型”的训练时，GPU利用率只能达到40%，而内存和存储之间的数据传输能耗占系统总能耗的50%以上，这种“数据传输困境”一直是提高AI效率的一大障碍。在技​​术方面，传统架构仍然难以突破带宽和延迟的物理限制。二是成本压力。业绩与投资失衡的困境。全闪存存储是满足AI性能需求的首要选择，但成本始终是大规模应用的障碍。尽管2025年QLCSSD单元的单位成本将比2023年下降40%，但仍将是HDD的2.3倍。第三是管理问题，多模态数据管理的困境。 AI时代的数据呈现“4V”特征——体量大、类型多样、价值密集、功能强大，对存储管理提出严峻挑战。高性能、绿色，存储行业的未来在哪里？面对人工智能需求的压力和可持续发展的要求，存储行业正在形成“高性能突破”和“高性能突破”两个轮子驱动的发展格局。高性能方面，高性能存储技术的演进正从单点优化走向系统性分解，涵盖介质、架构、协议等创新变革。介质方面，全闪存已成为“必有”选择。闪存技术的成熟正在使全闪存存储从高端场景走向主流。《2025发展报告》显示，外置闪存在国内的占比已超过28%，金融、金融等领域的渗透率架构方面，分布式架构主导大规模部署，分布式存储的核心在于其弹性扩展能力；在协议层面，协议与硬件的结合加速。logy打破了存储和计算之间的通信障碍。例如，中国移动呼和浩特数据中心采用曙光存储“NVME-of+RDMA”解决方案，网络存储带宽提升2倍，时延降低3倍。中国移动呼和浩特数据中心的实践表明，千亿参数模型单次训练需要读取10pb以上的样本数据，连续带宽需求达到TB级。据悉，曙光存储为该中心配置了总计超过60PB的存储资源（包括全闪存和混合产品）。通过高密度、节能的数据技术，可以在400G网络下实现单节点190GB/s带宽，同时降低存储建设的整体成本，提高性价比。从长远发展来看，存储行业仅靠高性能是远远不够的。作为高能数据中心，一直致力于近年来致力于促进整个生命周期的碳中和。在“双碳”目标和能源成本压力下，绿色储能从可选配置变为强制配置，形成了“技术节能+结构优化+政策引导”的发展路径。在硬件层面，中国移动呼和浩特数据中心大规模采用液冷和蒸发间接技术，将智能计算中心的pue降低至1.15。在软件层面，智能调度算法取得了惊人的成果。曙光储能的调压技术根据负载情况调节能耗。 《绿色存储技术研究》报告显示，采用智能节能的存储系统可将能效比提高45%以上。结构优化水平，换取绿色电力 这已成为大数据绿色转型的主要举措助教中心。中国移动呼和浩特数据中心总经理王克峰表示，到2025年，中国移动呼和浩特数据中心绿色电力占比将达到100%，较2024年的69%实现跨越式提升。绿色电力的应用并非中国移动呼和浩特数据中心的案例。 《2025年存储容量发展报告》显示，西部数据中心绿色电源占比平均达到58%，比东部高出23个百分点，成为绿色存储的主战场。政策层面，国家层面的政策引导加快推进绿色仓储的实施。 “东数西算”项目明确要求枢纽节点数据中心的pue低于1.25，推动存储系统向低能耗方向发展。行业标准不断完善。国家提出的能效指标能级（SER）IEEE通过测量每GB数据的年能量总和，为绿色存储提供了评估依据。除了高性能、绿色化的需求之外，在各行业降本增效的当下，成本也是大多数IDC用户考虑的重要因素之一。在成本方面，为了更加有效，中国移动呼和浩特数据中心采用了“全闪存+混合闪存”的配置，这是性能和成本之间的折衷。该模式已成为国内智能计算中心的主要选择。艾集微咨询数据显示，AI存储的单位TB建设成本是传统存储的3.7倍。到2025年，互联网存储投资将同比增长52%，仍难以完全匹配算力扩张速度。在管理层面，以奇特移动呼和浩特数据中心为例。支持40多种大型行业模式ls，包括结构化政府数据和非结构化医学图像。传统的存储管理系统很难实现准确的冷热数据分层。面对这种情况，曙光存储自带StorInsight智能分析工具，通过实时采集IO特征，自动将热点数据转移到全闪存层，存储资源利用率提升35%。但这种智能管理能力在行业内的普及率还不到20%。通过优化存储架构和管理系统的智能化，可以在保证高性能的同时将成本降到最低，这直接决定了大多数用户的套件要点。存储与计算相结合是一种趋势。除了保证高性能存储和绿色需求外，未来的数据中心，尤其是中国移动呼和浩特这样的国家枢纽节点，将不再定位于简单的“算力中心”北京大学孙光宇教授指出，未来将发展“分层异构存储计算一体化架构”，针对AI训练、推理等不同场景采用多种一体化解决方案，解决“内存墙”问题，存储计算一体化技术深入包括计算单元和存储单元。中科曙光存储研发的计算一体化封装解决方案，采用先进封装技术，缩短数据与计算之间的距离，能源效率有望提升300倍，同时在“东方数字数据，西方计算”政策推动下，跨领域协同存储发展。时代网络成为关键，存储资源形成跨区域协同网格。局。中国移动依托“4+n+31+x”体系，以呼和浩特数据中心为主要节点，通过400G算力专网实现存储资源的全国传输。中科曙光存储构建跨区域的数据授权和安全机制，解决数据流动信任问题。 《2025年存储容量发展报告》显示，东西方存储容量调度合作，可以使整体存储成本降低22%，算力利用率提高18%。未来，随着存储与计算融合、原生AI等技术的成熟，存储将成为数字经济的主要生产力，为大规模的模式变革和产业智能化转型提供坚实支撑。 （文|Leo张托布杂记，作者|张慎宇，编辑|盖宏达） 特别声明：以上该内容（包括照片或视频）由自媒体平台“网易号”用户上传并发布。本平台仅提供信息存储服务。 注：以上内容（包括图片和视频，如有）由网易HAO用户上传发布，网易HAO为社交媒体平台，仅提供信息存储服务。