21世纪经济报道记者骆轶琪广州报道

　　AI大模型的快速发展，正推动数据存储从IT系统的“后台配角”跃升为智能经济的重要引擎。与此同时，存储产业链面临周期性波动，上游原厂减少资本开支与AI领域爆发式的数据需求形成碰撞。

　　在此背景下，存储产业正于新竞争态势中重新构建坐标系，统一标准、协同发展成为破局关键。

　　在2025数据存储产业大会上，中科曙光出任中电标协数据存储专委会（以下简称“专委会”）当值会长，并宣布为推动中国存储产业在全球竞争中抢占先机，专委会将发起编写AI存储标准、成立Future Storage工作组。

　　曙光存储总裁何振在接受21世纪经济报道等媒体采访时指出，算力基础设施应用侧在购买来自不同存储厂商的产品后，由于没有实现统一标准，容易出现数据流通困难的问题。

　　曙光接任数据存储专委会后，计划构建存储技术标准和技术框架，以此期望打破传统模式中的产品孤岛问题。同时，这也将为企业提供更加公平合理的竞争环境，进而向标准适配+生态协同方向转变。

　　“专委会将逐渐提出和完善AI存储技术标准、框架和适配指南等，这尤其对小型存储企业会形成技术支撑，让他们可以更快速适应国内AI发展对存储的技术需求。”何振分析道，在此基础上，希望进一步推动我国在世界存储领域的话语权。

　　这意味着，国内存储产业正展现出加速聚合态势，一条从技术追赶到生态引领的路径正愈发清晰。

　　随着AI技术落地，存储产业的发展方向逐渐形成行业共识。AI的核心始于数据，存储创新直接影响AI工作流效率，其变革体现在多个维度。

　　华为副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰指出，AI始于数据而不是GPU，因此AI时代也是数据的黄金时代，存储创新在此过程中愈发重要。

　　在他看来，AI的多样化负载，对存储性能提出更高要求。例如在训练环节已经匹配大带宽等能力以满足数据快速传输需求，但在AI推理过程中也需要相应性能，因此对存储性能要逐渐构建起标准。

　　此外，在AI时代，可扩展性从纵向扩展，走向纵向与横向扩展并重，随着近存计算技术兴起，DPU逐渐成为存储系统的必备部件。

　　常被人忽视的是数据安全。存储作为数据安全的最后一道防线，支持数据韧性与防勒索能力将成为硬性要求。

　　存储范式也在发生转变，从单纯支持数据存取的传统模式，向集成推理加速、多模态知识库生成等功能的AI数据平台（AI Data Platform）演进。

　　随着数据存储需求愈发旺盛，过去根据对数据的快速读取需求，将数据分为热数据、温数据、冷数据三类，其中冷数据通常作为归档用，极少被调出。但在AI时代，所有数据都存在被调用的需求，因此将演变为热数据、温数据两大类的局面。这意味着如今支持温数据的机械硬盘（HDD）也需要新形态，以支持海量数据高效、低成本地留存。

　　近期存储市场的紧俏行情也对国内产业带来启发。

　　受访时，曙光存储副总裁杨志雷分析道，在AI需求支撑下，寻求更好存储解决方案成为行业变革的核心。

　　从目前趋势看，多模态数据存储需求将愈发丰富……