隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大模型參數(shù)規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級增長。從2020年發(fā)布的GPT-3到2025年問世的GPT-5，模型參數(shù)從1750億Tokens激增至114萬億Tokens，數(shù)據(jù)類型也從單一文本擴展至圖像、音頻、代碼等多模態(tài)融合。這種技術(shù)躍遷不僅對算力網(wǎng)絡提出挑戰(zhàn)，更使數(shù)據(jù)存儲基礎設施面臨前所未有的壓力，推動存儲產(chǎn)業(yè)進入"存力決定AI效能"的新階段。
全球企業(yè)正在積極尋找適配AI戰(zhàn)略的存儲解決方案。在此背景下，權(quán)威咨詢機構(gòu)Gartner發(fā)布的《2025年企業(yè)存儲平臺關(guān)鍵能力報告》引發(fā)行業(yè)高度關(guān)注。該報告首次將"AI應用集成能力"納入核心評估指標，并將人工智能場景作為獨立用例進行深度分析。在這場存儲行業(yè)的"AI大考"中，華為憑借全面的技術(shù)布局和產(chǎn)品創(chuàng)新，在AI應用場景綜合評分中位居榜首。
Gartner的評估體系具有獨特價值。這家每年處理超400萬次客戶咨詢的機構(gòu)，通過廠商實測、用戶調(diào)研、專利分析和第三方壓力測試構(gòu)建評估模型。其團隊由技術(shù)專家、經(jīng)濟學家和行業(yè)顧問組成，形成"技術(shù)可行性+商業(yè)價值+合規(guī)風險"的三維評價體系。某跨國銀行應用其《AI數(shù)據(jù)就緒路線圖》后，將大模型訓練數(shù)據(jù)準備周期從12個月壓縮至6個月，充分驗證了評估體系的實踐價值。
AI技術(shù)變革對存儲基礎設施提出全新要求。在千卡集群訓練場景中，系統(tǒng)每2小時產(chǎn)生1TB檢查點文件，對存儲性能形成持續(xù)壓力。數(shù)據(jù)多樣性方面，大模型需要處理文本、圖像、音頻等異構(gòu)數(shù)據(jù)，完成訓練、推理、歸檔的全生命周期管理。海量文件的高并發(fā)讀寫成為新的技術(shù)挑戰(zhàn)。這些需求推動存儲產(chǎn)品向"AI原生"方向演進。
Gartner報告顯示，存儲產(chǎn)品的AI原生能力成為關(guān)鍵競爭點。具體評估維度包括數(shù)據(jù)向量化支持、計算單元直連存儲技術(shù)、第三方AI應用集成等。只有具備這些能力的存儲系統(tǒng)，才能滿足生成式AI在訓練效率、推理速度和數(shù)據(jù)處理方面的多元化需求。報告預測，到2028年AI存儲市場占比將顯著提升，這促使行業(yè)將AI作為獨立場景進行重點布局。
華為在AI存儲領(lǐng)域的領(lǐng)先地位源于前瞻性戰(zhàn)略布局。其OceanStor A系列高性能存儲專為AI場景設計，采用數(shù)控分離架構(gòu)實現(xiàn)XPU直連存儲，性能達到傳統(tǒng)存儲的10倍，提供百TB級帶寬和千萬級IOPS。在MLPerf Storage v2.0基準測試中，該系列以每框698GiB/s、每U 108GiB/s的性能刷新世界紀錄。其Scale-out&Scale-up雙向擴展架構(gòu)支持單集群EB級容量，內(nèi)置億級向量知識庫使QPS性能領(lǐng)先業(yè)界3倍。
技術(shù)創(chuàng)新方面，華為推出的UCM推理記憶數(shù)據(jù)管理技術(shù)通過多級緩存方案優(yōu)化AI推理。該技術(shù)對接昇騰NPU、英偉達GPU等計算單元，將大模型歷史結(jié)果、語料庫以KV Cache形式緩存，使首Token時延降低90%，單卡推理吞吐量提升60%。在智能客服場景中，系統(tǒng)將長文本知識庫預熱至緩存池，使單通話分析時間從120秒縮短至10秒，每日處理客服記錄量提升125倍。
面向會議紀要等長文檔處理場景，華為的KV Cache稀疏去噪技術(shù)將80K上下文壓縮至16K加載，在保持關(guān)鍵信息完整性的同時突破模型窗口限制。其最新發(fā)布的AI SSD固態(tài)硬盤在性能、容量和可靠性上實現(xiàn)突破，可與HBM、DRAM構(gòu)建分級存儲體系，替代傳統(tǒng)HDD解決海量數(shù)據(jù)存儲難題。這些技術(shù)創(chuàng)新形成從硬件介質(zhì)到系統(tǒng)架構(gòu)的完整解決方案。
華為的技術(shù)積累源于對AI發(fā)展路徑的深刻理解。公司很早就預見到存儲將成為AI變革的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在性能優(yōu)化、擴展能力、數(shù)據(jù)范式等方面進行系統(tǒng)布局。其產(chǎn)品體系覆蓋金融大模型、區(qū)域智算中心、自動駕駛平臺等核心場景，通過持續(xù)解決訓練效率、推理體驗和綜合成本等實際問題，構(gòu)建起技術(shù)、產(chǎn)品和用戶價值的立體優(yōu)勢。
隨著AI存力時代的加速到來，存儲產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷智能化轉(zhuǎn)型。Gartner報告指出，未來將有更多廠商參與AI存儲競爭，市場格局將持續(xù)演變。華為通過前瞻性技術(shù)布局和場景化解決方案，不僅在當下取得領(lǐng)先地位，更為行業(yè)樹立了存儲與AI深度融合的發(fā)展范式。這種以實際問題為導向的創(chuàng)新模式，將持續(xù)推動AI存儲技術(shù)的突破與應用普及。
