C114讯 5月19日消息（九九）存储，这个在传统IT架构中长期处于“静默”状态的基础设施，正在AI时代迎来它的“高光时刻”。
5月15日，中电标协数据存储专委会走进中国移动呼和浩特超大规模智算中心，围绕先进存力、算存协同与智算基础设施建设展开深度讨论。中科曙光北京公司总裁助理、分布式存储产品部总经理石静在采访中直言，AI浪潮彻底颠覆了存储的传统定位，存力已然跳出“数据仓库”的范畴，完成从“数据容器”到“数据引擎”的跨越式升级。
石静以“AI的五层蛋糕”——能源、芯片、基础设施、大模型、行业应用为逻辑框架，解读存储的核心变革：存储不再固守基础设施单一层级，而是通过向下下沉、向上延展，贯通AI全产业链路。
向下触及芯片与能源：一方面向芯片级深度渗透，既助力算力芯片释放极致性能，也加速存算一体化落地，从硬件底层打破存算壁垒；另一方面紧扣“双碳”与“东数西算”战略，把绿色节能、高效用能纳入存储架构设计考量。
向上嵌入模型与应用：存储不再静待数据被取用，而是无缝融入AI模型的流水线，从数据预处理、标注、检索到最终推理，存储正在成为驱动业务流转的核心引擎。
当前大模型参数迈入万亿级、上下文长度突破百万级，高并发训推、海量数据流转、异构算力协同成为常态。石静直言，算力瓶颈正在加速转向存力瓶颈，即便GPU算力再强、网络带宽再高，一旦存储吞吐、数据搬运效率跟不上，算力就会陷入空转浪费，成为制约AI效能释放的最大短板。
如何破解存算瓶颈、提升GPU实际利用率？石静分享了中科曙光在中国移动呼和浩特数据中心的落地实践。一是利用计算节点本地缓存构建共享缓存层，提前完成数据集预加载，在AI for science等场景中，可将模型训练时间缩短20%-30%；二是落地XDS直连技术，让GPU绕过CPU内存直接访问存储，大幅减少数据传输时延。在自动驾驶万卡集群实际应用中，该技术可将GPU利用率提升30%以上。
面对2026年存储市场变革大势，石静判断，AI已经为分布式存储按下加速键，行业迎来技术迭代关键拐点，且产业窗口期极短、变革节奏极快。以往追求通用化、大而全的产品思路已完全过时，存储厂商必须转向场景聚焦、精准迭代，针对大模型训练、推理、智能体等细分场景做架构与性能极致优化；同时要具备前瞻研判能力，提前匹配未来大模型演进带来的吞吐、时延、分层存储等全新需求。此外，随着智算集群规模化扩张，绿色低碳、异构兼容、数据原生安全不再是附加选项，已然成为新一代分布式存储架构的标配能力。
面向未来先进存力发展，石静指出，存储角色正在发生双重转变：现阶段由基础设施支撑者，被动转型为业务效率引擎，破解存力拖算力后腿的行业痛点；长远来看，行业应跳出以计算为中心的固有思维，转向以数据为中心重构产业生态。依托数据要素流通、数据确权、安全防护等价值场景，让存储从被动适配走向主动牵引，赋能千行百业 AI 落地。
采访的最后，石静表示，中科曙光作为存储行业头部企业，将持续深耕分布式存储核心技术，深度参与先进存力行业标准共建，依托超大规模智算中心实践经验，持续优化算存协同架构，以绿色、高效、可靠的先进存力能力，为“东数西算”工程与AI产业基础设施建设筑牢底层根基。
