千亿企业级存储市场，产品逻辑变了

国家数据局相关数据显示截止今年3月我国日均Token调用量已超过140万亿相比于2024年初增长1000多倍同时OpenAI公布数据也显示其API调用量为每分钟60亿Tokens月度总量更是达到惊人的260万亿。作为大模型处理信息的最小单元Token调用量的爆炸性增长充分表明AI进入到应用爆发期OpenClaw的“龙虾效应”、Hermes的“异军突起”……智能体Agent的火爆不仅带来海量Token的消耗也直接将数据存储需求推向新高峰更对于千亿规模的企业级存储市场产生深远影响。过去三十年当谈及企业级存储时“存得下、保得住”是众多用户的核心诉求如今随着智能体Agent的爆发“供得上、效率高”成为存储产品的新目标这也直接推动存储产品逻辑全面走向重构。诚如浪潮信息存储产品线副总经理郭海峰所言“过去的数据像一个湖它是静态且等待挖掘的AI时代数据更像是源源不断流淌的河流预处理、标注、向量化、应用等阶段是一个动态的过程这对于存储架构、产品和能力提出一系列全新挑战。”存储产品逻辑变了Gartner预测到2026年底40%的企业应用将集成任务特定型智能体到2027年将有50%的商业决策直接由智能体辅助或自动完成将深刻改变组织与企业的运行方式。IDC更预测到2030年活跃智能体数量将从2025年的2860万增至22.16亿。与传统应用不同智能体并不是简单的“读取数据”而是“理解和使用数据”。显然随着智能体数量的爆发并在越来越多的业务场景中承担分析、决策和执行任务数据使用范式也会发生根本性变化对于数据形态、加工方式和供给效率提出全新要求这也推动着存储在AI时代的角色改变。“进入到AI时代存储不再是配角。存储正成为数字经济与智能生产力的核心底座为AI赋能千行百业搭建起高效的数据平台。”郭海峰如是说。事实上随着智能体爆发存储角色的改变传统存储产品很难胜任起数据平台的重任。基于CPU通算架构发展而来的传统存储其在数据供给效率、Token成本挑战和隐私安全等方面的短板愈发凸显。例如随着人工智能从“重训练”转向“重推理”智能体开始走向规模化落地记忆能力就成为落地的关键点。智能体长上下文记忆、多轮对话和复杂逻辑等直接导致KV Cache缓存数据量爆炸性增长存储需要在性能、容量和效率上为智能体提供连续支撑。同样Token成本问题也亟待存储侧想办法化解。众所周知进入到多智能体时代Token大规模消耗将成为常态Token成本就是竞争力。但GPU对于数据的渴求几乎“贪婪”存储如无法提供低时延、高带宽的数据供给不能更好地进行存算协同不仅造成昂贵的算力资源闲置还带来推理和Token成本高居不下。更加关键的是存储迎来一系列全新的数据安全问题例如原始数据投毒、隐私数据泄露等存储需要在数据校验、权限管理与容错机制上与时俱进更好地支撑起AI训练、推理等需求。“本质上过去存储的数据、算法和应用都是围绕CPU设计展开现在存储产品需要围绕GPU去设计从架构设计、底层硬件、数据链路和软件栈全部重构同时存储作为数据保护的最后一道屏障需要设计出适合AI时代的安全机制。”郭海峰如是说。A9000系列AI数据平台的一次重要探索无疑进入到智能体时代传统存储系统与现代企业需求之间的差距正迅速扩大面向人工智能而设计的存储不仅仅是基础设施更是企业在AI时代生产、竞争和创新的基础。Gartner在《Hype Cycle for Storage Technologies, 2025》报告中认为AI就绪存储AI-Ready Storage带来产品变革生成式AI存储平台将成为存储创新触发期的关键技术同时Gartner还预测到 2028 年超过 20%的企业将在本地数据中心运行包括训练和推理等AI工作负载。这并不是对云价值的否定。相反Gartner的预测反映出AI走向全面落地的重要趋势即基于成本、隐私和合规性的综合权衡未来会相当大比例的AI工作负载返回本地数据中心尤其是那些看重数据安全与合规的重要行业会寻求企业存储平台来打造Agent AI时代高性能的数据基座。事实上当前整个存储行业都在围绕AI未来趋势在演进相关产品。以浪潮信息为例其最新的A9000系列以AI原生并行架构设计为核心针对Agent Memory高频访问进行专项优化并内置AI原生KV Cache将Token吞吐量提升超20倍支持基于租户的统一资源管理、精细化权限管理及数据完整性校验。“A9000系列推动存储从传统数据承载介质升级为深度参与推理过程、支撑多业务安全并行、保障结果可信的数据平台是浪潮信息在AI数据平台领域的一次重要探索。”郭海峰介绍道。具体来看A9000系列从底层软件栈到硬件链路进行全方位重构采用全用户态AI原生并行架构通过全链路免锁与零拷贝技术大幅缩短存储访问路径并支持海量上下文状态的实时检索与瞬时唤醒确保记忆“随用随取”。例如企业级智能体要想真正落地仅依靠对话级记忆能力是解决不了真实场景中的复杂任务。因此A9000系列针对企业级智能体设计了新的记忆机制确保智能体在多轮交互中能快速调取历史记忆彻底规避因数据供给不及时导致的逻辑“断片”为智能体提供连续性支撑。郭海峰表示“A9000系列采用GPU-Direct 链路实现端到端的延迟降低可提供单节点160GB/s带宽、200万IOPS和百μs级时延使TTFT降低达97%。”同时由于HBM、显存等成本居高不下加上显存占用高、重复计算多等问题智能体涌现让KV Cache数据呈现爆炸性增长。因此针对KV Cache的优化就成为存储领域重要的创新方向目前业界存在着包括压缩与量化、分层存储与卸载以及池化等方向。浪潮信息A9000系列的解决思路是内置AI原生KV Cache能力利用创新 KV Cache 卸载与重用技术实现上下文数据的跨请求复用大幅减少重复计算带来的算力损耗。据悉在典型推理测试环境下A9000系列实现Token吞吐量提升超20倍 TPOT降低96%大幅优化单Token推理成本。“企业级存储领域发展多年的数据全生命周期理论在AI场景同样适用根据数据冷热程度来匹配不同的方案。现阶段出现3.5层更像是一个临时性产品旨在解决推理效率不高的问题。未来随着底层闪存颗粒、CXL等底层通信协议的革新在存储第四层就可能解决这些挑战。”郭海峰表示。此外考虑到企业复杂的业务场景以及AI生产环境中多业务并行、多角色协同的需求A9000系列构建了面向AI的安全机制基于租户的多维强隔离架构实现数据、访问、配置的三重物理级隔离确保多业务场景下的数据安全与访问边界同时基于Zero-trust安全架构实现更细颗粒度的权限管理与过程可追溯守护用户数据隐私安全与业务运行可信。“A9000系列产品并不是AI数据平台的最终形态。随着智能体应用的持续发展存储相关产品与方案也将持续迭代创新。浪潮信息将会坚持存储平台化战略瞄准一个平台或者一套方案来支撑起AI端到端流程需求。”郭海峰总结道。AI需要存储新生态事实上基于企业级存储构建的AI数据平台未来将成为企业智能体全面走向落地的核心抓手向下对接企业真实海量数据向上连接模型与算力决定着智能体在业务场景中“用起来、用得起和持续用”的关键。不过AI大模型、智能体等均处于高速发展阶段技术路线尚未收敛新协议、新标准、新应用层出不穷这不仅驱动着存储产品进入到“持续迭代”的演进阶段也酝酿着存储新生态的形成。存储生态将从过去简单的“分销”关系将转向深度“共创”。“浪潮信息将搭好台子与合作伙伴共同唱好AI这场戏。”郭海峰在2026“数海同舟”存储生态合作伙伴大会上介绍道。为此浪潮信息首先会帮助合作伙伴完成AI时代的转型利用全栈能力根据AI最先进趋势将最新成果转化为产品帮助合作伙伴抛弃原有简单的分销模式和产品平滑演进到最先进的AI方案以实现快速转型。此外浪潮信息还将致力于兼容性、标准化相关建设工作上。众所周知智能体等AI应用要想成为垂直行业的主流应用接口对接和兼容性至关重要浪潮信息将携手合作伙伴深入定制和联合开发致力于应用兼容和互联互通、互操作并积极携手业界共同制定标准构建起AI时代的存储新生态。综合观察IDC认为AI是重塑未来十年存储市场格局的根本性力量。从“数据湖”到“数据河”从“存数据”到“供数据”千亿存储市场的产品逻辑的重构本质上回答了一个核心命题当数据不再是静止的资产而必须成为实时流动的生产力时存储应该扮演怎样的角色答案随着A9000系列的发布而逐渐浮现存储已成为AI产业链的“主角”之一它不再是简单的容器而是数据的“理解者”和“调度者”。当模型能力不再是瓶颈当应用落地成为主战场存储将承载起数据的奔涌、托举住算力的吞吐、守护好业务的安全。