科技云報(bào)到原創(chuàng)。

當(dāng)算力芯片的摩爾定律逐漸逼近物理極限，存力開(kāi)始從幕后走向臺(tái)前，成為AI領(lǐng)域下一個(gè)關(guān)鍵賽點(diǎn)。

長(zhǎng)期以來(lái)，伴隨企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所建設(shè)的“煙囪式”AI基礎(chǔ)設(shè)施各自為戰(zhàn)，數(shù)據(jù)奔流，價(jià)值卻困于“堰塞湖”。隨著大模型參數(shù)量突破萬(wàn)億級(jí)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)邁向EB級(jí)，傳統(tǒng)存儲(chǔ)架構(gòu)短板日益凸顯。正如石油需要煉油廠，AI時(shí)代的數(shù)據(jù)亦需專屬的“存儲(chǔ)引擎”。

中國(guó)信通院《新型人工智能存儲(chǔ)研究報(bào)告（2025年）》指出，AI存儲(chǔ)是大模型的關(guān)鍵支撐，直接影響數(shù)據(jù)處理效率、成本與安全。存力中心作為新型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，正成為AI時(shí)代數(shù)據(jù)流通和融合應(yīng)用的破題關(guān)鍵。

AI時(shí)代的“數(shù)據(jù)決定論”

AI技術(shù)的發(fā)展離不開(kāi)三大要素：數(shù)據(jù)、算法和算力。從ImageNet的1400萬(wàn)張圖像到GPT-4的45TB文本數(shù)據(jù)，海量的多模態(tài)數(shù)據(jù)為AI模型提供了豐富的訓(xùn)練素材。

根據(jù)《數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書(shū)》預(yù)測(cè)，到2030年，全球每年新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量將超過(guò)1YB，增長(zhǎng)速率遠(yuǎn)超存儲(chǔ)容量增速。

然而，中國(guó)僅有3%左右的數(shù)據(jù)被有效保存，數(shù)據(jù)存留率只有美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家的三分之一。海量數(shù)據(jù)如指間流沙般“產(chǎn)而未采、采而未存”，其中蘊(yùn)含的巨大價(jià)值最終消散于無(wú)形。作為AI時(shí)代的“燃料”，數(shù)據(jù)若存不下、用不好，再?gòu)?qiáng)的算力也如同無(wú)米之炊。

正如華為公司副總裁周躍峰所言，我國(guó)邁向數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)的進(jìn)程中，其關(guān)鍵已超越數(shù)據(jù)規(guī)模的單純積累，轉(zhuǎn)向?qū)?shù)據(jù)質(zhì)量的深度聚焦。如何打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)供給能力，如何讓數(shù)據(jù)要素高效按需流通，這將直接決定國(guó)家和企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮中的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

AI時(shí)代存儲(chǔ)市場(chǎng)的三座大山

隨著AI技術(shù)持續(xù)突破，構(gòu)筑更高效、更可靠的AI存力底座成為大勢(shì)所趨。當(dāng)前，存儲(chǔ)市場(chǎng)正在經(jīng)歷三個(gè)全新變化，主要聚焦在效率和成本方面。

第一，AI大模型向多模態(tài)演進(jìn)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括互聯(lián)網(wǎng)爬蟲(chóng)、AI語(yǔ)料庫(kù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)等多種來(lái)源，數(shù)據(jù)類型和格式也各不相同。在數(shù)據(jù)歸集過(guò)程中，存儲(chǔ)系統(tǒng)需要提供多協(xié)議支持和免數(shù)據(jù)拷貝功能，以確保高效的數(shù)據(jù)處理和利用。

第二，在數(shù)據(jù)歸集和預(yù)處理階段，通常涉及大量小文件讀取，因此要確保數(shù)據(jù)能迅速讀取。在訓(xùn)練時(shí)，為防止任務(wù)異常中斷后從初始狀態(tài)重新開(kāi)始，保存訓(xùn)練過(guò)程中的檢查文件尤為重要。

第三，長(zhǎng)序列推理時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度隨序列長(zhǎng)度而增長(zhǎng)，內(nèi)存占用與算力消耗激增，推理速度與成本間形成“效率低、成本高”的剪刀差，如何降低大模型推理成本、提升推理效率，將影響大模型的行業(yè)應(yīng)用進(jìn)程。

想要引發(fā)千行萬(wàn)業(yè)的AI變革浪潮，需要有與之相配套的存力基礎(chǔ)設(shè)施支持。為此，存力無(wú)論從供給水平還是技術(shù)創(chuàng)新能力方面，都要有所創(chuàng)新和突破。

新型AI存儲(chǔ)成為行業(yè)應(yīng)用落地新引擎

在AI時(shí)代，存力戰(zhàn)略價(jià)值已不容有失。存儲(chǔ)技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新將加速行業(yè)變革，成為千行萬(wàn)業(yè)AI落地的戰(zhàn)略新引擎。

AI時(shí)代需要與之匹配的新型AI存儲(chǔ)。對(duì)于何為新型AI存儲(chǔ)，《新型人工智能存儲(chǔ)研究報(bào)告（2025年）》中提到，新型AI存儲(chǔ)具備極致性能、數(shù)據(jù)安全、大模型數(shù)據(jù)范式、高擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)編織和綠色節(jié)能六個(gè)關(guān)鍵特征，是AI基礎(chǔ)架構(gòu)不可或缺的組成部分，從數(shù)據(jù)歸集、訓(xùn)練與推理三方面，推動(dòng)AI應(yīng)用落地：

對(duì)于數(shù)據(jù)歸集，數(shù)據(jù)編織技術(shù)整合多源業(yè)務(wù)信息，支持用戶隨時(shí)隨地通過(guò)任意終端訪問(wèn)所需數(shù)據(jù)。通過(guò)兼容多種存儲(chǔ)協(xié)議，在提升數(shù)據(jù)跨域調(diào)度效率的同時(shí)，大幅降低數(shù)據(jù)治理成本。

在訓(xùn)練方面，高性能并行文件系統(tǒng)可以提升大模型訓(xùn)練效率，超大帶寬和容量支持超萬(wàn)卡集群無(wú)瓶頸擴(kuò)展，EB級(jí)擴(kuò)展能力適應(yīng)海量數(shù)據(jù)，加速卡直通技術(shù)使數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)到算力“一跳直達(dá)”。

在推理方面，通過(guò)KV Cache多級(jí)緩存機(jī)制，讓大模型推理具備長(zhǎng)記憶能力，能記住對(duì)話歷史和工作上下文，避免用戶反復(fù)解釋和模型重復(fù)計(jì)算，在提升大模型應(yīng)用體驗(yàn)的同時(shí)，降低大模型推理成本。

新型AI存儲(chǔ)助力金融、制造等領(lǐng)域加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型。以醫(yī)療為例，某醫(yī)院選擇新型AI存儲(chǔ)提升病理大模型的推理速度。在診斷胃癌過(guò)程中，能夠幫助醫(yī)生快速對(duì)比癌變區(qū)域與正常黏膜的特征差異，精準(zhǔn)評(píng)估病灶風(fēng)險(xiǎn)，有效緩解醫(yī)生因人工對(duì)比帶來(lái)的工作負(fù)擔(dān)。

構(gòu)建AI時(shí)代新型“數(shù)據(jù)糧倉(cāng)”

與算力聚焦在“算”不同，數(shù)據(jù)存力聚焦在“數(shù)”和“存”，是數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素處理的綜合能力體現(xiàn)，肩負(fù)著為數(shù)字經(jīng)濟(jì)各種場(chǎng)景提供源源不斷的“生產(chǎn)資料”的使命。

存力中心圍繞數(shù)據(jù)匯聚、存儲(chǔ)、治理、開(kāi)發(fā)、利用、供給等數(shù)據(jù)全生命周期流程，完成從數(shù)據(jù)資源到智能價(jià)值的高效轉(zhuǎn)化，其不僅承載著大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求，也對(duì)高效數(shù)據(jù)處理、分析、挖掘等技術(shù)領(lǐng)域起到支撐作用，推動(dòng)從分散的小規(guī)模數(shù)據(jù)向規(guī)?；?、融合化的數(shù)據(jù)發(fā)展，成為AI時(shí)代的“數(shù)據(jù)糧倉(cāng)”。

周躍峰曾表示，AI時(shí)代首先要做到數(shù)據(jù)Ready。近兩年，從國(guó)家到地方、從行業(yè)到企業(yè)，正在加快存力中心的建設(shè)步伐。華為扎實(shí)做好數(shù)據(jù)工程研究和技術(shù)創(chuàng)新，和各行業(yè)伙伴緊密合作，推動(dòng)我國(guó)存力中心集約化建設(shè)，為AI落地提供助力。

比如華為參與建設(shè)的貴州主樞紐存力中心暨數(shù)據(jù)要素保障基地，具有50PB的存力規(guī)模，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)智能分級(jí)、可信數(shù)據(jù)空間的構(gòu)建以及數(shù)據(jù)跨域編織，以提高數(shù)據(jù)的安全性和可用性，以數(shù)據(jù)賦能帶動(dòng)了本地產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

AI大模型正倒逼存儲(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新。將目光投向更長(zhǎng)遠(yuǎn)，新型AI存儲(chǔ)很可能是撬動(dòng)人工智能時(shí)代杠桿的另一個(gè)支點(diǎn)，“以存強(qiáng)算”“以數(shù)助算”亦是彎道超車的重要落點(diǎn)。當(dāng)AI產(chǎn)業(yè)具備扎實(shí)的存力底座，才能登高遠(yuǎn)眺，看見(jiàn)AI時(shí)代最美的風(fēng)景。

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審核編輯 黃宇