2026-11-11 20:25:11 西盟科技资讯
当前，大模型与生成式AI加速向实际生产场景渗透，广泛落地于知识库搭建、编程开发、医疗影像分析等生产业务，催生大规模存储需求，存储瓶颈也随之凸显。与此同时，为适应算力提速，存储不再只追求大容量，高带宽、低时延成为硬性指标，未来更有待发展出语义感知能力，成为AI运算链路中不可或缺的独立IT设备。
围绕AI驱动下存储产业的机遇与挑战，近日，由中国电子工业标准化技术协会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。宏杉科技作为专委会2026年度优秀成员单位、AI存储领军企业受邀参会。宏杉科技副总裁汪振浩、AI存储产品总监单东来围绕存算关系的价值重构、AI存储路线选择、市场供需变化以及国产化布局，分享了一线观察。
在汪振浩看来，当前产业变化的关键，不在于存储硬件销量的简单增长，而在于它在AI体系中定位的变化。过去行业提出的“以存强算、以存代算”，更多是存储给算力打配合;如今存储与计算走向融合，开始直接参与推理业务的效率计算。传统存储的评价维度集中在性能、可靠性、安全性，而面向AI业务，上述指标的权重面临重构：性能需围绕提升Token输出效率、降低单Token成本进行优化，安全防护需贴合AI业务运行逻辑，架构则需适配PD分离这类AI特有部署方式。
定位变化背后是需求结构的变化。IDC上半年数据显示，国内存储市场增速超20%，与AI行业渗透步调一致。存储需求重心从“装得下”转向“供得上”：推理业务带动存储由项目采购转为常态化投入，客户选型更看重综合效能而非单纯容量，行业竞争焦点也转移至也、时延、带宽与存算协同能力。与此同时，AI存储网络快速迭代，100G成为标配，200G、400G加速落地，倒逼厂商技术升级。
行业风向的另一面，是供给端的持续承压。国内算力供给客观上存在约束，高端GPU、HBM高带宽内存供应紧张，部分存储硬件资源供给还向海外倾斜;上游元器件价格走高、交期拉长，渠道端库存消化缓慢，局部出现价格倒挂，头部企业则通过签订长期供货协议锁定产能。汪振浩判断，价格上涨会抑制部分采购意愿，但不会改变需求方向——这轮行情是应用驱动的结构性增长，而非库存驱动的短周期反弹，因此不宜简单套用上一轮周期经验去推演未来。成本压力将带来双重变化：客户更愿意为架构优化买单，国产供给也因此从“备选”变为“必选”。
国产化的驱动力同样发生了转变。过去更多由政策与信创要求牵引，如今叠加供应链安全与真实性价比，形成三重驱动。作为存储整机厂商，宏杉科技一方面与国内算力厂商开展深度对接，另一方面在项目侧完成对多元硬件与推理框架适配，以此应对国内AI生态厂商分散、体系尚未统一的现状。汪振浩坦言，生态碎片化是阶段性问题，而非长期状态——随着团体标准向国家标准收敛、接口规范逐步统一，客户选型与迁移的成本会明显下降，行业的比拼也将从“谁能适配”回到“谁做得更好”。
正是基于这样的判断，宏杉科技自2023年便启动AI方向的研发布局，对集中式存储、分布式存储、数据备份、云平台等全产品线开展AI场景适配。最新推出的Alpha700把思路落在“分级”二字上：面向多Agent、多轮调用这类时延敏感场景，用低时延卸载的方式实现缓存复用;面向长上下文、AI编程这类吞吐敏感场景，则构建共享的KV资源池，支撑高并发的数据读取。汪振浩表示，其目标是让外部存储从“容量承载者”升级为“推理加速器”。
这套思路已在真实业务中得到验证。在某大型制造企业的智能体平台项目中，两种模式的KV命中率分别从38%、22%提升至79%和91%，首Token时延、代码生成时间均大幅下降，Agent整体响应明显加快。对客户而言，这意味着不必靠不断加卡堆叠性能，现有算力即可释放更多有效产出。
对于市场普遍担心的“卸载会不会把时延拖垮、甚至引发服务器卡顿”这一问题，宏杉科技AI存储产品总监单东来表示，宏杉提供裸盘、分布式文件两套KV卸载方案，分别侧重低时延与可扩展共享，适配不同业务场景。实测显示，方案可将缓存命中率从20%提升至90%以上，有效收敛长尾时延，并改善仅依靠GPU显存带来的性能抖动，让推理业务运行更加平稳。
拉长时间维度来看，这类技术的价值不止于单台设备。在GPU资源获取存在门槛、万卡级集群建设成本高昂的现实条件下，“以存代算、以存强算”为企业提供了一条门槛更低的路——无论是受硬件条件限制被动选择，还是主动追求更优投入产出比，外置存储都能为推理集群提供有力支撑。单东来同时提醒，存算协同不是把存储变成第二个显存，而是让二者各归其位：显存负责最热的数据，外置存储承接规模化缓存与上下文数据，跑通这套分工，才能达到理想的投入产出比。
谈及竞争日趋激烈的市场环境，汪振浩把宏杉的核心竞争力归结为“自研”二字。宏杉拥有国内第一梯队的全栈存储产品矩阵，坚持软硬件一体化自研，提升硬件利用效率;依托开放生态完成前置适配验证，并凭借覆盖全国的自有服务团队承接 AI场景全部部署与运维工作。
从行业整体来看，存储这轮行情并非简单的周期反弹。AI把数据从“被保存的对象”变成了“被反复调用的生产资料”，存储的价值评估方式也随之改写。由此形成的行业分化会越来越清晰：只做容量生意的厂商，价格随元器件行情起落;能把容量、带宽、时延在真实业务里配平，并把软件栈与服务能力沉淀下来的厂商，才有机会成为AI基础设施的长期供应商——在存储这个越来越像“系统能力竞争”的赛道上，谁离客户业务更近，谁就更难被替代。正如汪振浩所言：“软硬件自研，加上自建的完整服务交付体系，共同构成我们的护城河。”
