AI魔术上演前夕，国产存储早已强势清场-电子发烧友网

电视上“见证奇迹的时刻”，背后是魔术师们精妙的手法和积年累月的练习。那些人们眼中天翻地覆的新技术，也并非魔术一样在瞬间发生，而是多年努力的结果。

中国在AI领域的发展让世界瞩目，特别是在大模型、自动驾驶和科学计算等关键领域，取得了显著进展。有人说，中国AI产业的飞跃，好像一场“魔术”，不知不觉间就领先世界了。其实不然。智能计算不同于传统计算，需要坚实的基础设施作为支撑。分布式存储，就是其中之一。

在中国AI上演飞跃“魔术”之前，国内厂商已经在分布式存储完成了“清场”，搭建了一个安全可靠、空间宽广的AI舞台。

赛迪顾问近期发布的《中国分布式存储市场研究报告（2024）》显示，AI、自动驾驶等新兴智能场景，分布式存储的占比最高。同时，国产存储断层领先。华为、中科曙光、联通云呈现“强者愈强”态势，在较大市场份额的基础上，仍保持技术迭代创新，具有更强的竞争力。而Dell&EMC、NetApp、DDN等国外厂商发展则相对缓慢，在某些行业和场景中的优势不再突出。

去年AI大模型爆发，很多人担心大数据、大参数量，“存力”会不会成为中国发展AI的短板，会不会掣肘于海外供应链，今天看来已经完全不用担心。

目前，全国大型智算中心、自动驾驶头部客户、AI大模型头部客户、头部科教机构客户，都选择了国产存储厂商——曙光存储。数据显示，曙光存储在AI、教育等细分市场排名第一，蝉联国产分布式存储市场的“领导者象限”。

由此可见，中国AI的飞跃，其实并非魔术，前提条件之一，是国产存储强势“清场”，让中国AI可以在安全可靠的先进存力底座上，为我们带来“见证奇迹的时刻”。

这场“魔术秀”究竟是怎么完成的？我们就来做“解谜人”，拆解一下中国逆袭AI、国产存储先行的幕后故事。

为什么分布式存储对于AI、自动驾驶等智能计算任务，如此重要？可以用一个“魔术”来理解。

大家一定都看过魔术师将小球抛在空中的表演。手里只有一个球，就像集中式存储，所有数据都存储在单一的设备中，如果设备发生故障，就可能导致整个系统不可用，而且一旦数据访问量增加，就可能面临性能瓶颈，容易存不下、存不全。

抛多个球，就像分布式存储，数据会分布在多个节点上，每个节点独立管理自己的数据，具有更高的冗余和可靠性，大量并发访问可以通过灵活拓展来快速添加更多节点。

而AI任务，就必须用到分布式存储这样多节点的复杂“抛球”技能了，为什么呢？

一是大数据量。业界已经开始规划万亿模型，如此庞大的数据与模型，分布式存储系统的性价比、灵活拓展特性，可以提供充足的存储空间。

二是高并发。大模型需要频繁地读取和调用数据，其中还包括很多非结构化数据，需要并行读写能力。分布式存储架构允许数据在多个节点上并行读取和写入，大大提高了数据的访问速度，这对于需要实时处理大量数据的AI计算任务来说至关重要。

三是高可靠性。大模型训练、科学计算模型、自动驾驶等任务，一旦存储系统出现故障，影响到数据的连续性和可用性，所带来的金钱、时间和其他潜在损失是巨大的。分布式存储能够更好地满足AI计算任务对系统可靠性的要求。

所以，分布式存储逐渐成为智算中心、大模型、自动驾驶、AI for Science科学计算等领域的标配。

一场精彩纷呈的“AI魔术秀”，分布式存储是至关重要的环节之一。

AI是很多国计民生行业及数智服务的技术基础，必须运行在自主研发、可靠可信的分布式存储产品和基础设施上。

挑战在于，分布式存储要协调和管理好多个存储节点，保证业务连续性和高效运行，就像魔术师要同时让多个小球在空中转动，是个高难度技术活儿。国产厂商能担此任吗？

《中国分布式存储市场研究报告（2024）》中提到，分布式存储自研对团队能力要求较高，要重点关注面向应用需求且具备核心自研技术的厂商，团队核心成员的科研履历，以及公司既有分布式存储产品部署的项目经验等。近年来，以曙光为代表的一批国内存储厂商，市场竞争力快速提升，逐渐站在了舞台的中央，呈现“强者愈强”态势。

国产存储以显著优势领先于海外厂商，在分布式存储市场强势“清场”，到底是怎么做到的？

我们不妨以曙光存储为例，报告显示，曙光存储又一次进入分布式存储的领导者象限，并在新兴场景如AI、自动驾驶等登顶第一。

产品方面，曙光存储通过技术创新，满足复杂智能计算任务对先进存力的迫切需求。比如气象数据不仅体量大，而且种类繁多，科研院所在进行气象预测时，基于曙光的分布式存储架构，数据可从任意集群写入和读取。新一代ParaStor依托NVMe全闪的技术优化，单节点带宽达到130GB/s，为气象预测提供了强有力的数据支撑。扩容过程中上层业务无感知，保障了整个气象预测系统的稳定性。

市场方面，曙光存储深入调研细分场景，针对性打造更适配AI应用的解决方案，吸引了大模型企业、高校教育机构、自动驾驶厂商等行业客户。

在分布式教育场景市场中，曙光存储加速助力高校科研教育创新，表现出较强的竞争力，目前已落地华南理工大学、复旦大学、国家气象局、良渚实验室、西湖大学等多所高校和实验室。

在自动驾驶场景中，曙光ParaStor分布式存储系统通过灵活配置和自动适应功能，满足自动驾驶各个流程的应用需求，保障数据安全和访问合规，加上从2022年到2024年间，曙光存储连续为某头部自动驾驶企业提供超百PB的存储资源，积累了系统部署及长期运维经验，为自动驾驶企业存储系统稳定运行提供坚实保障。曙光存储带来的先进存力，成为自动驾驶商业化的加速助力。

类似的场景还有很多。比如金融机构在处理银行、保险等业务时，曙光分布式存储能够为复合型业务负载提供强性能保障，减少系统故障、业务中断。

中国一系列AI技术和产品蓄势待发，准备上演一场科技盛宴。幸好在此之前，曙光存储为代表的国产存储，已经夯实了应对各种挑战的存力底座。通过关键技术的自主研发，提供满足国内市场需求的分布式存储产品，并成功完成了“清场”，减少对海外不稳定因素的依赖。

总体来看，国产存储的发展和进步，为正在上演的精彩科技“魔术秀”，搭建了一个稳固的基础。