通信世界網(wǎng)消息（CWW）當數(shù)據(jù)存儲的發(fā)展目標遇上AI大模型的爆發(fā)式算力需求，存力產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷從“容量競賽”到“效能革命”的轉折挑戰(zhàn)。存算網(wǎng)協(xié)同也逐漸成為行業(yè)公認的貫通存力、算力與運力的核心路徑，正在重塑包括芯片在內的全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)格局。就存儲側而言，如何推動國產(chǎn)SSD從簡單的存儲介質升級為數(shù)據(jù)智能調度中樞，成為存力產(chǎn)業(yè)變革的關鍵目標。

日前，聚焦“算網(wǎng)一體化中的存力挑戰(zhàn)”，工信智媒體（通信世界）以“存算協(xié)同的未來趨勢與綠色生態(tài)構建”為討論主題，邀請信通院、運營商、中興通訊以及平頭哥半導體等行業(yè)專家進行沙龍座談，從全局視角切入，分析存力問題的現(xiàn)狀、運營商業(yè)務需求及產(chǎn)業(yè)鏈動態(tài)，探索技術突破方向與生態(tài)合作路徑。

存力困境：AI倒逼存算與時俱進

在傳統(tǒng)存力時代，數(shù)據(jù)存儲主要聚焦于數(shù)據(jù)的安全保存與基礎讀寫功能。存儲設備如同單純的數(shù)據(jù)倉庫，只是被動地接收和存儲數(shù)據(jù)，缺乏對數(shù)據(jù)的智能管理與高效調度。

隨著AI技術的迅猛發(fā)展，尤其是大模型、深度學習等應用的興起，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長的同時，數(shù)據(jù)類型也愈發(fā)復雜多樣，這使得傳統(tǒng)存力在應對AI需求時也暴露出資源分布不均、協(xié)同調度不足等諸多痛點。

中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所總工郭亮認為，大模型訓練、推理對存儲需求存在差異，對于訓練來說，更關注的是TB級訓練數(shù)據(jù)高并發(fā)讀寫和分布式寫入，有效地縮短訓練周期；對于推理來說，需要提供低延遲的讀寫和高IOPS的能力來確保模型的實時響應性?！皩Υ竽Ｐ屯评韥碚f，AI原生存儲比較重要，也是行業(yè)關注的重點方向?！?/p>

中國聯(lián)通研究院下一代互聯(lián)網(wǎng)研究部總監(jiān)曹暢指出，當前AI大模型訓練和推理等核心場景，對存力提出了多維度的嚴苛要求：在數(shù)據(jù)處理能力上，需具備高IOPS和大帶寬，滿足高速讀寫需求；減少計算資源等待時間容量方面，要從TB級擴展到PB級以上，以容納海量非結構化數(shù)據(jù)；低延遲訪問對實時AI應用也至關重要，還需具備良好的可擴展性，適應數(shù)據(jù)量和模型規(guī)模的增長，并且在能耗與成本上進行優(yōu)化。

隨著AI大模型的快速迭代創(chuàng)新，冷數(shù)據(jù)逐漸變熱，更多的熱數(shù)據(jù)帶動存儲介質向全閃化演進。與此同時，大模型訓練需要的數(shù)據(jù)源深度持續(xù)拓展，數(shù)據(jù)存儲周期顯著加長，也帶動了行業(yè)對于大容量、低成本、高可靠存儲技術的需求。

不僅如此，大模型訓練中數(shù)據(jù)清洗階段還需要存儲提供多協(xié)議、高性能的支持以縮短數(shù)據(jù)預處理的時長。此外，為了有效地避免算力資源浪費，訓練參數(shù)、數(shù)據(jù)等需要定期保存，作為Checkpoint需要具備快速讀寫的存儲來高效利用算力資源，提高訓練的效率。這些需求從不同的維度拉動了對先進存儲的需求。

“先進存力提升的目標，不僅體現(xiàn)在容量規(guī)模上，更重要的是存力質量?！逼筋^哥半導體產(chǎn)品總監(jiān)周冠鋒認為，高質量存力應具備高性能、低時延、高可靠、高能效、高性能平穩(wěn)度、良好接口兼容性、高易用性及易部署等特征?！熬唧w到AI訓練對底層存儲部件的核心要求是‘四角性能’：更高的讀寫速度、帶寬、IOPS，以及更低的時延。”

國家層面的戰(zhàn)略布局也為先進存儲發(fā)展注入強勁動能。2024年工業(yè)和信息化部等六部門聯(lián)合發(fā)布的《算力基礎設施高質量發(fā)展行動計劃》明確提出，到2025年我國存儲總量要達到1800EB，且先進存儲容量占比需超過30%。

由此可見，存力政策與技術的協(xié)同效應正在釋放巨大市場空間。據(jù)IDC和Gartner預測，2025年中國存儲產(chǎn)業(yè)上游產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)值將超2600億元，中下游產(chǎn)值則突破8000億元，形成萬億級市場規(guī)模。

協(xié)同破局：存算網(wǎng)協(xié)同凝聚產(chǎn)業(yè)共識

人工智能與數(shù)字化轉型正在重塑存儲需求的結構與規(guī)模，存算網(wǎng)一體化成為提升資源效能的關鍵路徑。從長遠來看，存算網(wǎng)協(xié)同的深化離不開產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的精密配合，行業(yè)有待形成以標準為引領、場景為驅動、技術為支撐的生態(tài)體系。

中國信通院作為存算網(wǎng)協(xié)同發(fā)展的關鍵引領者與標準規(guī)范者，在產(chǎn)業(yè)研究、技術創(chuàng)新、生態(tài)共建等方面帶領產(chǎn)業(yè)進步。

運營商作為核心踐行者，以場景需求為導向，在技術探索、規(guī)模落地與生態(tài)構建中展現(xiàn)了主力軍擔當。在技術層面，運營商重點聚焦分級存儲與架構創(chuàng)新，構建適配AI、云業(yè)務的多層次存儲體系；在場景落地中，運營商以大規(guī)模集群運營為抓手，推動技術普惠；在生態(tài)層面，運營商錨定國產(chǎn)化與綠色低碳目標，引領產(chǎn)業(yè)協(xié)同。

談及運營商如何推進存算協(xié)同以提升網(wǎng)絡服務效率與質量時，中國移動數(shù)智化部發(fā)展規(guī)劃處高級項目總監(jiān)高從文認為，如何通過更有效的互聯(lián)方式整合算力是算力發(fā)展的熱點，包括計算芯片與HBM的帶寬、卡間互聯(lián)帶寬、節(jié)點間互聯(lián)帶寬及機架間互聯(lián)帶寬等。

運營商基于層級業(yè)務特性，采用“分層存儲+彈性計算+適配網(wǎng)絡”的混合架構，如對于核心節(jié)點，優(yōu)先保障可靠性（冗余設計），通過集中化部署降低單節(jié)點成本（如共享存儲池減少重復投入）。對于邊緣節(jié)點/接入節(jié)點，采用輕量化、低成本策略。

細化到技術層面，產(chǎn)業(yè)鏈上游的芯片廠商是存算協(xié)同技術創(chuàng)新的核心驅動力，通過技術創(chuàng)新，深化與存儲生態(tài)的合作，支撐運營商各業(yè)務場景的存儲需求。

從芯片層面，周冠鋒指出，在SSD領域，無論是主控企業(yè)還是模組企業(yè)，都在集中精力卷“四角性能”。而除了這些性能，平頭哥在實踐中發(fā)現(xiàn)，用戶對存儲服務質量（QoS）以及中低壓力下的帶寬達成率也非常關注，而這兩方面恰恰也是SSD設計過程中面臨的難點。

從存儲系統(tǒng)解決產(chǎn)品和方案角度來看，中興通訊算力規(guī)劃總工程師朱堃認為，SSD的帶寬、IOPS以及時延是衡量AI存儲的主要性能指標。除了讀寫時延絕對值外，低時延抖動對于AI應用的性能保障也非常關鍵。未來SSD除了在性能、密度、壽命方面繼續(xù)不斷提升之外，針對后續(xù)GEN6服務器特性以及CPU能力的提升，SSD的GEN6特性配合大容量預計是后續(xù)演進的一個重要方向。

閃存突圍：SSD邁向成本與能效雙優(yōu)

正如數(shù)據(jù)有“熱溫冷”的分層特征，存儲技術的選擇與迭代也應適配數(shù)據(jù)特性。尤其是面對算力基礎設施能耗的挑戰(zhàn)，算力環(huán)節(jié)雖然常被視為核心焦點，但存力的適配性不足正以隱性方式加劇整體能耗負擔。

當存力無法匹配算力需求時，GPU因數(shù)據(jù)供給不足將陷入“空轉”；數(shù)據(jù)在存儲與計算節(jié)點間的低效傳輸以及冷熱數(shù)據(jù)混存導致的冗余能耗都是在變相加重能耗負擔。

因此，先進存力技術的突破也是能耗優(yōu)化的關鍵支點。

值得注意的是，節(jié)能特性使SSD在“雙碳”目標下占據(jù)獨特優(yōu)勢。談及節(jié)能SSD芯片在AI存力體系中有何戰(zhàn)略地位，郭亮認為，SSD的能效比通常是HDD的5~10倍，在PUE已被壓縮到1.2以下的數(shù)據(jù)中心里，存儲設備能耗占比開始凸顯，SSD的引入可以進一步降低能源損耗。因此，SSD不僅是“先進”的技術符號，也比較契合當前產(chǎn)業(yè)的數(shù)智化發(fā)展需求。

談及存儲設備中引入SSD能發(fā)揮哪些具體作用，中國電信研究院戰(zhàn)略所云網(wǎng)中心副主任分析師王田媛認為，鑒于SSD在高并發(fā)場景下能夠支撐更高吞吐量的數(shù)據(jù)傳輸及讀寫速度，以及SSD本身的高密度、低能耗特性能夠帶來實際機房能耗的顯著降低。在老舊IT系統(tǒng)改造/搬遷、網(wǎng)絡及IT系統(tǒng)擴容的過程中，應充分考慮業(yè)務實際運行的性能要求，在實際資源容量規(guī)劃、配置選型、方案設計中充分考慮引入SSD的必要性，逐步推進SSD在現(xiàn)網(wǎng)的應用，推進實現(xiàn)降本增效及綠色節(jié)能。

先進技術最終還需在產(chǎn)品與服務實踐中驗證。針對運營商推進算網(wǎng)一體化面臨的存力高時延、低能效等痛點，SSD應如何發(fā)力？

“SSD需聚焦降本增效，既要發(fā)揮性能優(yōu)勢，又要降低成本。”周冠鋒介紹道，“目前SSD核心構成包括主控、固件、DRAM和NAND Flash。其中主控和NAND功耗是整盤功耗的主要部分，降低主控能耗一直是平頭哥半導體的持續(xù)探索方向?！?/p>

全球SSD主控芯片也大體可以分為兩種技術路線：一種類似NPU的特定硬件設計，另一種更為軟化，使用大量的通用CPU core堆疊。周冠鋒認為，SSD的最優(yōu)方案是提前對SSD的所有任務進行合理分解，明確哪些適合硬件實現(xiàn)、哪些適合CPU處理。

為了突破性能和能效的瓶頸，鎮(zhèn)岳510 SSD主控芯片的架構設計是一種“緊耦合”架構，芯片硬件與芯片內運行的固件能夠嚴絲合縫緊密配合，一方面SSD任務會被合理分解至固件和芯片硬件，既保留合理的靈活性，又提高執(zhí)行效率；另一方面固件與硬件性能良好匹配，防止過設計現(xiàn)象。

朱堃認為，SSD的性能和功耗是一對矛盾，在設計時需要考慮在性能和單位容量功耗之間均衡；在能效設計方面建議SSD能夠提供在線性能功耗策略設置能力，使得存儲系統(tǒng)可以根據(jù)實際負載靈活做出調節(jié)。

運營商作為存力建設的主力軍，在推動產(chǎn)業(yè)升級中扮演著關鍵角色。除了傳統(tǒng)的容量、性能、可靠性指標，近年來其對國產(chǎn)化率、能效比、全生命周期成本的權重顯著提升，這種“需求牽引”正倒逼產(chǎn)業(yè)鏈從“單一產(chǎn)品比拼”轉向“系統(tǒng)級解決方案競爭”。

可以說，運營商的需求與行業(yè)期待在成為國產(chǎn)SSD崛起的關鍵推手。

具體到SSD如何滿足性能與節(jié)能的雙重需求，與會專家普遍認為QLC閃存更具有發(fā)展?jié)摿Α?/p>

高從文認為，在SSD應用初期，用戶曾擔憂其耐用性，隨著近年應用經(jīng)驗的積累，用戶已能系統(tǒng)把控業(yè)務的寫入量情況，并合理選擇適合業(yè)務需求的SSD產(chǎn)品。另一方面，隨著SSD在數(shù)據(jù)存儲介質中的占比逐漸提升，成本將受到更多關注。QLC NAND等價格更低的存儲介質未來可能會有更多的應用場景。

另一位專家指出，不同應用場景對存儲參數(shù)的要求存在差異。對于云的分布式存儲系統(tǒng)而言，對單盤的性能要求不高，但對集群性能要求較高；在性能要求不高的場景下，成本是關鍵考量因素。QLC作為新介質，是降低存儲成本、提升能效的有效手段。

此外，在關注性能和成本之余，一個設計優(yōu)秀的SSD也應提高存儲系統(tǒng)的運維能力。周冠鋒提醒，存儲系統(tǒng)因為網(wǎng)絡擁塞、某個時刻SSD內后臺的不正常操作等都可能導致性能異常波動等故障，要想及時定位并排除故障是運維上的難題。目前行業(yè)上并沒有統(tǒng)一的標準來規(guī)范SSD運行過程中的信息統(tǒng)計，哪些要記錄，到什么精度，哪些需要實時等，這有賴于產(chǎn)業(yè)上下游的合作探索。

對此，朱堃補充道，除了基礎運維之外，廠家可以通過引入智算的趨勢判斷、壞顆粒檢測等技術能力和解決方案來打造差異化優(yōu)勢。

整體來看，國產(chǎn)存儲產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷從“跟跑”到“并跑”的關鍵跨越。工信智媒體（通信世界）總編輯劉啟誠最后總結道，未來要真正實現(xiàn)降本增效，既需要通過規(guī)?；少彅偙〕杀?，更需要構建“芯片－設備－系統(tǒng)－服務”的協(xié)同創(chuàng)新機制，避免陷入“低端同質化競爭”的泥潭。

總而言之，AI時代的存算變革已箭在弦上。存力作為數(shù)字經(jīng)濟的核心底座，其發(fā)展不僅關乎數(shù)據(jù)要素的高效利用，更決定著算力效能的釋放與AI創(chuàng)新的邊界。未來，唯有推動存力、算力、運力真正實現(xiàn)協(xié)同，才能充分釋放數(shù)據(jù)價值，讓存算網(wǎng)協(xié)同成為驅動數(shù)字經(jīng)濟高質量發(fā)展的澎湃動能。