2026数据存储产业大会日前在郑州举行。会议由中国电子工业标准化技术协会主办，中电标协数据存储专业委员会承办，曙光信息产业（北京）有限公司、华为技术有限公司协办，400余位来自政府主管部门、产业界、学术机构、研究机构及行业用户单位的代表参会，共同探讨AI时代存储角色的深刻变化。

会上，数据存储专委会集中发布《数据存储产业发展研究报告（2026年）》《数据存储产业与技术全景图（2026版）》等年度成果，并围绕未来存储创新、先进存力、存储标准三大专项工作发布系列成果。作为专委会主任委员单位，中科曙光以“AI数据工厂”推动存储主动参与AI生产全流程，在行业标准、分布式存储与集中式存储等方面集中呈现最新实践。

存储进入AI驱动的“超级周期”

随着AI从训练走向推理、从单次交互走向智能体的持续运行，存储正进入由AI驱动的“超级周期"——海量数据不仅要“存得下”，更要“流得动”、能转化为知识、留得住记忆。工业和信息化部电子信息司电子系统处处长金磊在会上表示，存储的价值正在被重新定义。

对存储厂商而言，这意味着定位的转变。中科曙光北京公司总裁助理、分布式存储产品部总经理石静在主题演讲《Token时代，存储变身AI数据工厂》中提出，智能体时代，存储应“由被动的数据容器跃迁为AI的数据工厂"，主动参与AI全流程，以“AI数据工厂”推动数据与计算结果复用，通过存算协同提高Token产出效率、降低AI应用成本。

围绕“AI数据工厂”，中科曙光给出四个升级方向：构建统一数据底座以管理全域数据；统一支撑各类AI业务，实现智能调度与全面承载；打造高效IO管道，通过全栈协同让数据顺畅落到存储上；融入AI业务流，与向量数据库、RAG等应用联动，形成流水线式协同。

加速指定AI存储标准制定

会议期间，数据存储专委会组织39家单位联合编写的2项AI存储团体标准正式发布，并启动1项存储系统参考架构相关国家标准的编制，推动团标向国标转化。中科曙光分布式存储产品部产品经理康玉琢介绍，两项团标为《人工智能存储系统能力要求》与《大模型推理存储系统技术要求》，由曙光牵头编制其中一项、深度参与另一项。

两项标准针对性回应AI存储“缺少统一评价标尺”的痛点：构建涵盖加速、扩展性、兼容性、可靠性、安全性的五维AI存储能力架构；对加速器直通存储、零拷贝、多加速器并发、资源隔离给出明确能力要求；将训练与推理场景解耦，专门针对推理定义KV Cache组件、知识库、记忆库等特有模块，补齐大模型推理存储的技术规范。

在康玉琢看来，标准编制完成只是第一步，后续还需推进产业宣贯与解读、将标准要求反向输入产品研发体系、建设配套测试验证手段，并建立面向AI快速迭代的更新机制，让标准真正落地。

分布式存储：构建“AI数据工厂”的数据底座

分布式存储是“AI数据工厂”数据底座的枢纽。石静介绍，依托ParaStor分布式存储，曙光以多协议融合能力支撑不同协议的数据写入与访问，并在非结构化数据的不同协议间实现互通——文件写入的数据可通过对象接口读出，反之亦然，让数据在采集、训练、推理等阶段切换协议时更加顺畅。存储同时支持原生KV Cache语义，对KV Cache、KV Block等写存方式更为友好。

让算力“少等数据”是核心命题。传统训练场景需将处理完成的训练集从混闪存储拷贝到全闪存储，会让GPU空等；曙光通过元数据按需加载、边处理边推送等方式，让计算与存储IO重叠，把等待形成的“空泡”压缩到最小。面向智能体带来的高频碎片化小IO请求，中科曙光以元数据集群化服务、小文件聚合、BurstBuffer等技术应对，并通过软硬件协同的“超级隧道”技术降低时延。在KV Cache多层级统一管理的ParaCache方案中，分布式存储位于L4层，凭借良好的容量可扩展性构建全局共享KV池，并已在国内主流大模型厂商与头部互联网客户的生产环境中实现商用。

集中式存储：以AI原生语义补齐全场景能力

与分布式存储形成协同的，是中科曙光在集中式存储上的持续布局。中科曙光集中式存储产品部总经理郭照斌表示，围绕AI推理对存储提出的新诉求，曙光持续构建“AI原生存储”，在保持高性能与高可扩展性的同时，进一步理解AI新数据类型的原生语义，包括向量语义在存储端的卸载、记忆存储与记忆固化，以及KV Cache在存储系统上的卸载。

训练场景的大带宽需求主要由分布式ParaStor全闪系统承接，支撑checkpoint高速写入；推理场景面对KV Cache卸载与长上下文多轮对话，曙光以集中式全闪FlashNexus及AI原生存储FN Neo系列提供稳定时延与原生的KV卸载语义，支持知识库构建、KV Cache卸载、记忆库构建以及文件共享、数据库构建等多类能力。可靠性方面，FlashNexus是端到端NVMe全闪阵列，通过RAID冗余、双控故障切换、多路径等手段保障企业级可靠性；在双控3000万IOPS基础上，四控架构进一步将性能提升至亿级IOPS。分布式与集中式能够协同，源于同源同根的技术积累——曙光拥有统一的存储系统与纳管能力，数据跨域流动时可从分布式到集中式打通。

绿色与弹性：让存储“用得起、用得好”

面对存储介质价格上行带来的压力，中科曙光从系统与方案层面帮助用户优化整体投入。郭照斌介绍，曙光存储在线性扩展容量、密度与性能的同时可保证业务无感，支持按需购买与动态扩缩容；通过分层存储方案与软件优化，单套存储的内存使用量可降低一倍甚至更多，并延长单个硬盘的使用周期。绿色存力方面，曙光持续推进液冷存储落地，高密液冷存储已成为新建算力中心优先考虑的方案，并逐步覆盖科研教育等传统HPC行业的新建机房及大型数据中心；软件层面则通过功耗管控、大比例纠删码（EC）、数据重删与压缩等技术降低存储能耗。

AI推动存储产业能力升级

2026数据存储产业大会释放出清晰的产业信号：AI不仅带来数据洪流与算力需求的增长，也在推动存储产业从“规模扩张”走向“系统筑基”，从单一硬件指标比拼转向标准、产品与技术的系统能力升级。

以标准引领方向、以产品覆盖全场景、以技术夯实地基，中科曙光正沿“AI数据工厂”的战略主线持续投入。面向AI时代，随着标准体系统一、技术路线迭代与应用场景深化，存力将与算力实现更深层协同，逐步成为支撑数字经济与新质生产力的核心底座。（龚联）