在近日舉辦的一場數據存儲產業盛會上，華為公司數據存儲產品線負責人深入探討了人工智能時代存儲技術的變革方向。該高管指出，隨著智能技術深度滲透各行各業，數據存儲正從基礎支撐設施演變為驅動AI發展的核心要素，其戰略價值已上升到前所未有的高度。
據行業觀察，當前AI訓練與推理對數據流通效率提出嚴苛要求。存儲系統需要突破傳統性能邊界，通過構建微秒級響應時延、每秒數百萬次隨機讀寫能力的架構，確保海量數據能夠實時輸送至計算核心。這種技術演進方向在多輪對話生成、長文本處理等復雜場景中尤為關鍵，直接決定著AI系統的運行效率與響應速度。
在存儲架構創新層面，行業正形成雙軌并進的發展格局。橫向擴展方面，具備EB級存儲容量的分布式系統已成為互聯網企業的標配，有效支撐起海量業務數據的長期留存。縱向突破領域，以數據處理單元為核心的近存計算架構，通過打破單機存儲容量限制，為金融、制造等傳統行業提供了新的技術路徑。這種立體化擴展模式正在重塑企業級存儲市場格局。
數據治理領域的技術突破同樣引人注目。某科技企業推出的統一數據空間解決方案，已實現全球范圍內跨地域數據資產的實時可視化管控。該系統支持多模態數據融合檢索，能夠自動優化數據全生命周期管理策略，幫助企業從海量信息中快速提取價值。這種治理能力的進化，為AI模型訓練提供了更優質的數據燃料。
安全防護體系升級成為行業共識。存儲設備正從被動防御轉向主動免疫，通過內置加密算法、異常行為監測等機制構建起數據安全最后防線。業內專家強調，在AI訓練數據泄露風險日益加劇的背景下，不具備內生安全能力的存儲系統將逐漸失去市場競爭力。
存儲系統的功能邊界持續拓展。新型設備已突破單純數據保存的范疇，進化為具備知識管理能力的智能平臺。這些系統不僅能夠提供推理加速、知識庫生成等增值服務，還通過標準化接口與各類AI應用深度耦合，顯著提升智能體的認知決策水平。這種轉變標志著存儲技術正式進入價值創造的新階段。
面對AI驅動的數據爆炸式增長，存儲介質創新迫在眉睫。行業正在研發新型溫存儲技術，通過優化材料配方與存儲算法，在降低能耗的同時延長數據保存周期。這種技術突破對于構建綠色數據中心、實現數據資產長期價值保存具有重要意義。
中國存儲產業經過多年發展已形成完整生態鏈。從底層芯片到上層軟件，從存儲介質到整機系統，本土企業不僅實現全面自主可控，更在部分領域達到國際領先水平。當前全國存儲容量規模突破1600EB，為AI產業發展奠定了堅實基礎。
多位與會專家呼吁，存儲產業需要建立更高維度的戰略認知。在AI時代，存儲設備與計算單元的深度協同將催生出具有自主學習能力的智能系統。這種"存儲+計算"的融合架構，正在重新定義人工智能的技術邊界與發展路徑。產業各方需加強技術攻關與生態共建，共同把握全球存儲市場變革機遇。
