移动通信网 林知远
10月29日，由中国电子工业标准化技术协会主办、数据存储专业委员会承办的2026数据存储产业大会在郑州举行。华为作为专委会主任委员单位，公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远在演讲中提出，“以存强算、以存治数”已成为产业界推动AI发展的共识。这一判断背后是一组尖锐的数据：2026年一季度，中国智算中心GPU平均利用率仅约30%，意味着全国已建成的庞大算力基础设施中，近七成算力处于闲置或低效运转状态。与此同时，2025年全球语料中中文占比不足5%，企业数据开发率仅28.4%，数据资源开发利用水平与我国数据大国的体量严重不匹配。袁远明确指出“GPU不等于有效算力”，算力硬件的堆叠并不必然带来智能产出，存储作为数据供给、留存与复用的核心环节，正在成为决定AI规模化落地效率的关键变量，产业界需面向AI使用端与AI生产端双向推进存储创新。
【关键数据】
[1] 2026年一季度中国智算中心GPU平均利用率仅约30%
[2] 2025年全球语料中文占比不足5%
[3] 企业数据开发率仅28.4%
[4] 华为AI存储提供TB级聚合带宽
[5] 华为AI记忆存储支持PB级共享KV Cache
在技术路径上，华为将“以存强算”拆解为训练、推理、智能体三个阶段的针对性方案。训练阶段的核心是构建高性能存储文件系统，优化数据加载与检查点保存恢复效率，超大规模模型训练中一次中断若需数小时恢复检查点，将直接侵蚀集群有效训练时长，高性能存储可将TB级聚合带宽输送至算力集群，保障模型快速续训迭代。推理阶段引入KV Cache分层存储技术，实现推理缓存数据的跨节点共享与复用，避免重复计算带来的算力浪费，华为AI记忆存储已支持PB级共享KV Cache与原生KV语义，突破推理的容量约束与性能瓶颈。智能体应用阶段则需要可稳定支撑长链路任务接续的数据平台，保障多轮任务状态下记忆与知识的持续供给。创新点在于，存储从被动记录载体转变为AI的知识和记忆来源，通过语料库、知识湖、记忆库三层架构，将行业数据资产系统性转化为AI可消费的竞争力，实现多模态数据解析与向量化处理。
从市场规模与竞争格局看，AI存储正成为存储产业增长最快的新赛道。智算中心GPU利用率仅30%的现状意味着，仅通过存算协同优化释放存量算力，其经济价值就可能相当于新建数千亿级的算力投资，这也是“以存强算”命题的商业逻辑所在。在全球语料中文占比不足5%的约束下，高质量中文语料的存储治理能力直接关系国产大模型的训练质量，构成中国AI差异化竞争的底层支撑。竞争层面，戴尔、NetApp等国际厂商已推出AI数据平台方案，国内华为凭借OceanStor系列在高端存储市场的份额优势，叠加自研昇腾算力生态的协同，形成了存算一体的独特卡位。相较于纯存储厂商，华为同时覆盖算力、存储、模型工具链三层，其All in One统一AI数据平台与One for All专属AI数据基础设施的双路径方案，分别瞄准金融、制造、医疗等行业使用端和模型厂商、国家级训练基地等生产端，覆盖面较竞品更宽。
产业链层面，AI存储的价值传导涉及介质、整机、应用与学术全链条。介质端，企业级SSD的随机读写性能与寿命直接决定KV Cache分层存储的实效，NAND闪存供需在AI需求拉动下持续收紧，2025年以来企业级SSD价格已现上行压力，QLC与PLC大容量介质在温热数据层的渗透加速。整机端，存储阵列的聚合带宽能力成为核心指标，华为AI存储提供TB级聚合带宽，配合并行文件系统对接万卡级训练集群。上游数据治理服务同样受益，企业数据开发率仅28.4%意味着超七成企业数据尚未进入开发利用流程，语料库建设、数据质量管理等服务市场空间巨大。成本结构上，存算协同的经济学逻辑清晰：通过存储加速将GPU利用率从30%提升至50%以上，所增加的存储投入远低于等效算力扩容的资本开支与电力成本，这也是袁远呼吁建立“存力增益评估体系”、联合第三方机构量化存力对算力效率增益价值的原因——缺乏统一度量，存储投入的价值就难以在采购决策中被充分定价。
商业化进展方面，华为AI存储方案已在多个场景落地。面向超大规模训练，其方案通过优化检查点效率保障模型快速续训，减少训练中断带来的算力损耗；面向超大规模推理，PB级共享KV Cache使多家模型厂商的推理成本显著下降，推理缓存复用减少重复Prefill计算，提升单卡token产出。在行业使用端，金融、制造、医疗等领域的智能体落地催生了统一AI数据平台需求，知识沉淀、记忆管理、资源统一调度等存储诉求被整合进单一平台架构。本次大会上，袁远代表华为发出三点产业倡议：一是联合算力、模型与第三方评测机构共建存力增益评估体系，量化存力价值；二是依托产业协会凝聚介质、整机、应用、学术全链条力量共建存储生态；三是联合国内标准组织构建自主统一的存储产业标准体系，加快标准研制并提升国际话语权。三点倡议分别指向度量、生态与标准三个维度，显示存储产业的竞争已从产品层面上升至规则层面。
行业趋势层面，本次大会释放的信号表明，中国AI基础设施建设正从“重算力、轻存储”的粗放阶段转向存算协同的精细化管理阶段。GPU利用率仅30%的数据若长期得不到改善，将意味着数千亿级智算投资的回报周期大幅拉长，存储作为提升算力效率杠杆的地位将持续强化。企业动向方面，华为将持续把存储创新转化为中国AI核心竞争力，其存算协同路线与昇腾算力生态形成组合优势；专委会作为行业组织，有望在标准研制与评测体系建设上加速推进。对产业的具体影响体现在三个层面：数据开发率28.4%的提升空间对应语料治理服务的增量市场；中文语料占比不足5%的短板倒逼国产高质量语料库建设提速；存储标准的自主化将影响下一代AI基础设施的采购格局。当AI竞争从模型参数规模转向数据运营效率，先进数据存力作为“国之重器”的定位，正在重塑整个ICT产业链的价值分配。
