当ChatGPT-4在毫秒间生成万言长文，当自动驾驶汽车以每秒万亿次运算处理路况数据，一场由人工智能掀起的算力革命正重塑数字世界的底层逻辑。而存储这个长期隐匿于计算光芒背后的“数字基石”，正被推向舞台中央。中国，作为全球第二大算力市场，也正站在存储技术变革的十字路口，在这场算力军备竞赛中，国产存储的突围路径，也正深刻影响中国在全球数字经济中的战略位势。
技术政策并行：国产存储向上 存储和计算、网络是信息基础设施运行的三大支柱。当前，我国存力生产总量较大，未来需求会持续增长，伴随人工智能进入竞速跑阶段，“数据要素”和“人工智能”已成为存储产业发展的新引擎。
然而，面对智算需求的不断走高，传统存储架构的局限性日益凸显，机械硬盘的毫秒级寻址延迟，使大模型训练效率随数据规模增长呈现边际递减；分布式存储系统在处理EB级数据时，元数据管理成为性能瓶颈。存储系统的“木桶效应”正在制约算力释放——当计算芯片性能以摩尔定律速度提升时，存储性能的滞后已成为AI发展的“阿喀琉斯之踵”。
中国工程院院士孙凝晖此前公开指出，AI大模型训练对存储系统提出高带宽、高并发、高可靠性、低延迟“三高一低”的要求。
工信部等六部门印发《算力基础设施高质量发展行动计划》提出，到2025年，计算力方面，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展。存储力方面，存储总量超过1800EB，先进存储容量占比达到30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到100%。
在算力革命与数据要素化的双重驱动下，以及在技术与政策的双重共振下，国产存储产业正经历从“跟跑”到“并跑”的跨越。
聚焦先进算力：打通算力释放“阿喀琉斯之踵” 随着海量数据的增长，对存储提出了更高的需求，先进存力成为存力的重要发展方向。先进存力主要是指企业级存储中更加先进的存力，其以“大容量、高性能”为基础，以“先进介质、高效架构”为支撑，以“开放生态、绿色低碳、安全可靠”为关键，可应用于更广泛的关键场景的存储能力。
中国工程院院士郑纬民表示，随着数据成为关键生产要素，数据存储已发展成为一个涵盖芯片、网络技术、存储操作系统、算法等根技术的庞大产业。
目前，国内存储产业已形成“设计－制造－封测－模组－解决方案”全产业链布局，覆盖企业级与消费级市场。华为、长鑫存储、长江存储等在技术突破上表现突出，而江波龙、佰维、光威等厂商则通过高性价比产品加速本地化发展。
备战AI算力竞赛：国产存储“在路上” 当前，我们正处于AI大模型时代，算力、算法、数据构成了大模型训练的三要素。随着AI大模型持续成熟并走向多模态，数据逐渐成为AI的核心要素。
也正因此，在AI大模型的部署中，存算分离架构显得尤为重要。相关认为，这种架构能够有效地提升资源利用效率，为模型训练和推理提供强大的支持。存储分离使得计算和存储资源可以独立进行横向或纵向扩展，根据实际需求增减资源，避免过度投资和资源浪费。
未来，随着“存算网”一体化进程加速，国产存储需重点突破智能存储操作系统、跨协议数据流动、存算协同调度等关键技术。同时，构建“政府引导+企业创新+资本助力”的立体生态，方能在全球算力博弈中占据战略制高点。
