科技雲報到：算力之後，“存力”上位_風聞

科技雲報到原創。

當算力芯片的摩爾定律逐漸逼近物理極限，存力開始從幕後走向台前，成為AI領域下一個關鍵賽點。

長期以來，伴隨企業數字化轉型所建設的“煙囱式”AI基礎設施各自為戰，數據奔流，價值卻困於“堰塞湖”。隨着大模型參數量突破萬億級、訓練數據邁向EB級，傳統存儲架構短板日益凸顯。正如石油需要煉油廠，AI時代的數據亦需專屬的“存儲引擎”。

中國信通院《新型人工智能存儲研究報告（2025年）》指出，AI存儲是大模型的關鍵支撐，直接影響數據處理效率、成本與安全。存力中心作為新型的數據基礎設施，正成為AI時代數據流通和融合應用的破題關鍵。

AI時代的“數據決定論”

AI技術的發展離不開三大要素：數據、算法和算力。從ImageNet的1400萬張圖像到GPT-4的45TB文本數據，海量的多模態數據為AI模型提供了豐富的訓練素材。

根據《數據存儲2030白皮書》預測，到2030年，全球每年新產生的數據總量將超過1YB，增長速率遠超存儲容量增速。

然而，中國僅有3%左右的數據被有效保存，數據存留率只有美國等發達國家的三分之一。海量數據如指間流沙般“產而未採、採而未存”，其中藴含的巨大價值最終消散於無形。作為AI時代的“燃料”，數據若存不下、用不好，再強的算力也如同無米之炊。

正如華為公司副總裁周躍峯所言，我國邁向數據強國的進程中，其關鍵已超越數據規模的單純積累，轉向對數據質量的深度聚焦。如何打造高質量數據資產供給能力，如何讓數據要素高效按需流通，這將直接決定國家和企業在數字經濟浪潮中的核心競爭力。

AI時代存儲市場的三座大山

隨着AI技術持續突破，構築更高效、更可靠的AI存力底座成為大勢所趨。當前，存儲市場正在經歷三個全新變化，主要聚焦在效率和成本方面。

第一，AI大模型向多模態演進，訓練數據包括互聯網爬蟲、AI語料庫和大數據平台等多種來源，數據類型和格式也各不相同。在數據歸集過程中，存儲系統需要提供多協議支持和免數據拷貝功能，以確保高效的數據處理和利用。

第二，在數據歸集和預處理階段，通常涉及大量小文件讀取，因此要確保數據能迅速讀取。在訓練時，為防止任務異常中斷後從初始狀態重新開始，保存訓練過程中的檢查文件尤為重要。

第三，長序列推理時，計算複雜度隨序列長度而增長，內存佔用與算力消耗激增，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應用進程。

想要引發千行萬業的AI變革浪潮，需要有與之相配套的存力基礎設施支持。為此，存力無論從供給水平還是技術創新能力方面，都要有所創新和突破。

新型AI存儲成為****行業應用落地新引擎

在AI時代，存力戰略價值已不容有失。存儲技術的持續創新將加速行業變革，成為千行萬業AI落地的戰略新引擎。

AI時代需要與之匹配的新型AI存儲。對於何為新型AI存儲，《新型人工智能存儲研究報告（2025年）》中提到，新型AI存儲具備極致性能、數據安全、大模型數據範式、高擴展性、數據編織和綠色節能六個關鍵特徵，是AI基礎架構不可或缺的組成部分，從數據歸集、訓練與推理三方面，推動AI應用落地：

對於數據歸集，數據編織技術整合多源業務信息，支持用户隨時隨地通過任意終端訪問所需數據。通過兼容多種存儲協議，在提升數據跨域調度效率的同時，大幅降低數據治理成本。在訓練方面，高性能並行文件系統可以提升大模型訓練效率，超大帶寬和容量支持超萬卡集羣無瓶頸擴展，EB級擴展能力適應海量數據，加速卡直通技術使數據從存儲到算力“一跳直達”。在推理方面，通過KV Cache多級緩存機制，讓大模型推理具備長記憶能力，能記住對話歷史和工作上下文，避免用户反覆解釋和模型重複計算，在提升大模型應用體驗的同時，降低大模型推理成本。

新型AI存儲助力金融、製造等領域加速數智化轉型。以醫療為例，某醫院選擇新型AI存儲提升病理大模型的推理速度。在診斷胃癌過程中，能夠幫助醫生快速對比癌變區域與正常黏膜的特徵差異，精準評估病灶風險，有效緩解醫生因人工對比帶來的工作負擔。

構建AI時代新型**“數據糧倉”**

與算力聚焦在“算”不同，數據存力聚焦在“數”和“存”，是數據生產要素處理的綜合能力體現，肩負着為數字經濟各種場景提供源源不斷的“生產資料”的使命。

存力中心圍繞數據匯聚、存儲、治理、開發、利用、供給等數據全生命週期流程，完成從數據資源到智能價值的高效轉化，其不僅承載着大規模數據的存儲需求，也對高效數據處理、分析、挖掘等技術領域起到支撐作用，推動從分散的小規模數據向規模化、融合化的數據發展，成為AI時代的“數據糧倉”。

周躍峯曾表示，AI時代首先要做到數據Ready。近兩年，從國家到地方、從行業到企業，正在加快存力中心的建設步伐。華為紮實做好數據工程研究和技術創新，和各行業夥伴緊密合作，推動我國存力中心集約化建設，為AI落地提供助力。

比如華為參與建設的貴州主樞紐存力中心暨數據要素保障基地，具有50PB的存力規模，實現了數據智能分級、可信數據空間的構建以及數據跨域編織，以提高數據的安全性和可用性，以數據賦能帶動了本地產業發展。

AI大模型正倒逼存儲技術創新。將目光投向更長遠，新型AI存儲很可能是撬動人工智能時代槓桿的另一個支點，“以存強算”“以數助算”亦是彎道超車的重要落點。當AI產業具備紮實的存力底座，才能登高遠眺，看見AI時代最美的風景。

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