AI存儲無“標”可依？曙光聯手華為，共筑存儲“通用規則”

【全球存儲觀察 ｜ 科技熱點關注】

隨著中國存儲參與全球產業競爭，市場與行業共同呼喚一套統一的“通用規則”出臺。尤其是在AI加速驅動數據存儲重塑的當下，產業要發展，標準須先行。

“當前AI規模化應用推進，推理環節的成本、效率、質量問題凸顯，先進存力成為提升AI推理效能、控制成本的關鍵。”中國信息通信研究院首席專家石友康在近期“存力中國行”北京站活動上表示。

在AI潮流席卷全球的當下，數據的規模與質量直接決定了大模型的智能水平，而存儲作為數據的根基，其重要性不言而喻。

2025年8月，中國算力大會上“先進存力AI推理工作組”的成立，標志著中國數據存儲產業正步入一個前所未有的規范化、高質量發展時期。

2025年11月，中國存儲產業迎來“立標”時刻。國內存儲標準編寫工作的啟動，標志著中國數據存儲產業步入了一個前所未有的規范化、高質量發展時期。

無本之木不可能長盛，

中國存儲產業發展亟需自己的標準

當前，中國存儲產業正面臨“無標準可依”的困境。這就像森林里的樹木沒有根系，將嚴重影響長期的健康與茁壯成長。隨著中國存儲產業規模的壯大和技術積淀的成熟，市場與行業共同呼喚一套統一的“通用規則”出臺。

或許你會問，之前沒有國內標準，國內存儲行業不也發展過來了，制定存儲標準的意義到底在哪里呢？

標準制定的意義，是一個長期的發展命題。一方面，統一的技術接口和測試規范可以避免重復建設和資源浪費，引導產業有序競爭和健康發展；另一方面，通過標準凝聚產業共識，可以形成合力，提升整個中國存儲產業在全球市場的競爭力與國際話語權。

況且，AI時代的存儲標準需求更為迫切。為什么？AI大模型的訓練需要處理海量甚至PB級的、多模態的數據，對存儲的實時性、并發性和吞吐量提出了極致要求。如果可以出臺針對AI優化的存儲標準，中國的AI產業就有了算力和存力兩大強勁引擎，更能充分發揮出全部潛能。

更值得注意的是，國際競爭態勢已經呈現出對存儲標準更多的內容。如NVIDIA與AI存儲廠家發展SCADA架構，推進Storage NEXT，打造AI Factory。SNIA也牽頭成立Storage.AI聯盟，構建跨廠商的數據流動標準。美國《關鍵和新興技術清單》更在14個關鍵技術領域中明確了數據存儲作為關鍵技術。

中國也發布了《關于促進數據產業高質量發展的指導意見》，要求“加強新型存儲技術研發，支撐規模化、實時性跨域數據存儲和流動，提高AI存儲使用占比”。

然而，存儲相關的國標仍是缺失。

數據顯示，中國目前AI相關的國家標準已有30項，但存儲相關的國標仍然處于缺失狀態。這種存儲標準缺失的情況，不利于產業長期發展。

實力所致，

曙光聯手華為啟動標準編寫

作為中電標協數據存儲專委會新一任的會長單位，曙光存儲還是Future Storage工作組的首批成員，也是中國信通院算力產業發展方陣“先進存力AI推理工作組” 的首批成員，當前牽頭組織行業標準的研究與制定，是曙光存儲義不容辭的責任。

只有技術實力強大的廠商，才能在智能時代引領行業發展。這在一定意義上，彰顯了曙光存儲在技術、創新與產業實踐上的硬實力。

截至2025年，曙光存儲已經走過了20年的自主研發之路，在此期間，曙光存儲一直是中國海量存儲技術的引領者。如今，面對AI與大模型帶來的嚴峻挑戰，曙光進行了一場徹底的存儲范式重構，擁有極致的性能、智能數據管理、先進架構優勢，打造了新一代的存儲產業生態，以成功的存儲行業實踐案例引領發展潮流。

11月19日，作為行業技術風向標，由中電標協數據存儲專業委員會牽頭、曙光存儲參與編寫的《數據存儲產業發展研究報告（2025）》正式發布。《報告》系統勾勒出未來十大技術方向，其中不乏曙光存儲的探索實踐與成功案例。

在具身智能領域，曙光存儲與智元機器人合作，基于“加速AI”的智存產品，助力多模態大模型、AI智能體的持續進化。曙光存儲為智元機器人打造的高性能存儲池，憑借低延時、高性能和智能化運維的三大優勢，有力支持AI模型訓練及數據資產沉淀，充分釋放AI計算的強大動能。

在國家戰略層面，曙光存儲深度參與“東數西算”工程。在中國移動呼和浩特數據中心，曙光存儲已提供了總量超60PB的存儲資源。曙光ParaStor F9000是專為AI訓推設計的全閃存儲產品，具有內存、SSD、網絡、GPU、節點協同的五級加速技術，可以實現AI訓練速度4倍的提升。曙光ParaStor S6000則是混閃存儲系統，能夠以超大容量和20%成本降低支撐千億參數歸檔，并通過冷熱數據分層技術和智能數據調度功能，實現動態優化存儲資源的分配、跨形態熱溫冷數據無感流動，提高存儲資源的利用率。

全球存儲觀察分析指出，作為中國存儲力量的實力擔當者，曙光存儲積極牽頭并推動存儲產業共同制定標準，使得國產存儲廠商的存儲系統能夠更好打通，并支持不同協議、不同地域的數據實現跨區域的自由安全流動，充分釋放數據價值。

作為專委會當值會長單位及工作組核心發起方，曙光存儲將依托在AI存儲領域的優勢，聚焦“AI數據語義”這一核心，推動面向大模型訓練的存儲架構、接口協議與性能評測標準的制定。Future Storage工作組也將以“AI推理存儲加速”為首個攻堅專題，著力突破KV Cache優化、存算網協同等關鍵技術，構建中國自主的技術框架與測試規范。

搶占AI發展新機遇，

存儲標準編寫將深度影響產業未來

AI時代數據覺醒，數據規模和數據質量成為決定大模型效果的關鍵因素。數據存儲同時需要支持傳統應用與AI模型訓推的新需求。想要搶占AI發展新機遇，中國必須依托自身力量，建立起廣泛參考的AI技術架構和生態體系。中國電子工業標準化技術協會數據存儲專業委員會成立Future Storage工作組，其核心使命正是以構筑標準為引領，打造國內通用的AI存儲基石。

全球存儲觀察分析認為，國內的存儲標準一旦出臺，將會顯著降低行業成本。對存儲廠商而言，標準的出臺必將減少開發、適配及時間成本，避免技術路線的碎片化。對企業用戶而言，存儲標準的出臺，也將降低選擇成本和技術鎖定風險，增加方案的可選性和互操作性。

中科曙光高級副總裁關宏明分析指出，曙光一直以來堅定不移地推動接口標準的開放，這不僅是降低用戶門檻，更是為了實現技術的自主可控，構建一個有韌性、多元化的產業根基。曙光愿意發揮在算力生態的優勢能力，積極協同產業鏈上下游，從國產芯片部件到平臺軟件、應用軟件全力支持中電標協存儲專委會2026年的相關工作，在標準制定、行業研究、產業協同、人才培養等方面構建以智能、流動、開放為特征的存算生態。

中科曙光高級副總裁 關宏明

值得一提的是，存儲標準的編寫更有助于賦能AI與數字經濟高質量發展。標準出臺后將確保存儲系統能更好地支持傳統應用與AI模型訓推的混合負載，充分發揮先進存力對AI大模型的支撐作用。這將直接賦能于自動駕駛、科學計算、金融、能源等關鍵領域，為數字經濟的繁榮構筑起堅實、高效的數據基石。

此外，據相關數據顯示，全球數據存儲市場空間已超2.6萬億元，要提升中國存儲產業的全球競爭力，強化產業協同、構建自主標準體系成為破局關鍵。進一步分析來看，面向全球市場發展，統一的國內標準是中國存儲產業組團出海的前提，這必然有助于中國存儲技術方案的整體輸出，從而贏得更廣闊的發展空間。

小結：存儲產業躍升，

“通用規則”開啟創新未來

在任何一個市場成熟的行業，標準的制定是產業發展的基石，也是生態建設的橋梁。但是，對于數據存儲行業而言，這一切得先有了技術實力達到國際水準的存儲廠商如曙光存儲、華為存儲等，才能構建達到國際水準的存儲產業。

隨著曙光、華為等牽頭標準制定，讓大家看到了中國存儲力量進入到一個全新階段，也彰顯了“制定規則”的產業決心，推動存儲產業隨AI發展實現不斷躍升。

事實上，數據洪流正帶來存儲瓶頸，制約著AI效率與業務創新。數據存儲廠商必須與產業伙伴一起，從存力技術輸出逐漸轉向能力賦能，全面推進AI業務的數據治理與應用加速，同道同行共建AI存力新生態。

毋庸置疑，當前處于發展躍升期的中國存儲產業，正在進行一場前所未有的歷史性轉變，從技術跟隨到生態共建，從技術單點突破到行業系統布局，從國內標準制定到國際競爭參與。隨著中國存儲標準的陸續出臺，一個根深葉茂的數據存儲產業新生態正在形成，必將支撐起中國AI產業與數字經濟的新未來。

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