CCF中國存儲大會 | 浪潮存儲劉希猛：融合存儲加快“人工智能+”行動落地

8月28至30日，2025年第二屆CCF中國存儲大會在湖北武漢隆重召開。浪潮數據云存儲產品線總經理劉希猛應邀出席主論壇，并發表主題演講《融存智用 運籌新數據》。在演講中，劉希猛分析了人工智能在當下和未來發展中面臨的核心問題，并提出“融合存儲”這一技術戰略，為加快落實“人工智能+”行動提供了新的解決方案。

從“弱人工智能”到“強人工智能”：數據驅動成為關鍵要素

美國哲學家約翰·塞爾（J. R. Searle）提出依據智能水平將人工智能劃分為“弱人工智能（Weak AI）”、“強人工智能（Strong AI）”與“超人工智能（Super AI）”。當前，我們正處于從“弱人工智能”向“強人工智能”演進的關鍵階段。劉希猛指出，算力和算法是支撐“弱人工智能”向“強人工智能”發展的基礎，在未來的一段時間，大模型逐漸標準化，模型本身不再是護城河，數據驅動將成為人工智能向更高智能水平發展的關鍵要素，數據驅動的AI生態將成為企業創新的核心引擎，誰掌握數據，誰就掌握智能，企業也會加快挖掘數據價值，推動人工智能演進，衍生出新的應用。

新應用會帶來新挑戰。劉希猛認為，在當前和未來的一段時間內，企業挖掘人工智能數據價值的過程中主要面臨三大挑戰：一是數據管理成本高，大模型訓練的基礎數據數量、容量和類型帶來的處理復雜度增長10倍乃至千倍，需要存儲超大規模原始數據并對數據處理進行高效管理；二是數據訪問速度慢，算力、模型和數據規模不斷增大，模型訓練時GPU利用率持續下降，需要外置存儲提供高效數據訪問能力以提升GPU利用率；三是價值釋放效率低，在大模型推理落地的過程中，HBM顯存不足制約模型并行度、上下文長度和批量處理能力，需要外置存儲打破HBM容量圍墻，加快數據價值釋放。

融合存儲：智能時代的數據存儲底座

面對上述挑戰，浪潮存儲正式發布“融合存儲”技術戰略，為人工智能落地提供數據存儲底座解決方案。該技術戰略的核心目的是持續演進融合存儲技術，打造真正契合AI需求的領先存儲產品。提供EB級存儲空間、數據統一視圖、TB級存儲帶寬和億級IOPS以及推理提速數倍的能力，提供滿足智能時代持續增加的存儲能力要求，保證數據基礎設施能夠與算力和算法同步迭代，進而加快“人工智能+”行動落地。具體方向包括：

介質融合：磁光電融合，提升能效比。優化磁光電混合架構，建立統一資源池；依托智能分層框架對IO分類分級、冷熱數據感知實現跨介質高效調度；通過數控分離架構持續優化性能；向上高性能層達到微秒級時延，千萬級IOPS，向下歸檔層時延達到分鐘級甚至秒級。實現性能成本的高度平衡，提升能效比。

協議融合：富元數據組織，提升共享效率。采用富元數據融合存儲架構，通過增加元數據語義標簽形成可支持多種非結構化數據的富元數據結構；通過構建標準化的原子操作集，為多種訪問協議提供統一的元數據服務；支持多協議語義無損訪問、性能相當。實現一次存儲、多業務讀取，降低數據存儲成本。

管理融合：數據智能編織，加速數據流動。通過統一抽象接口，實現異構資源的統一納管，并構建全局元數據統一視圖，解決異構設備和數據管理的問題；通過業務數據親和和緩存加速策略對數據進行調度，配置端到端數據傳輸校驗，提高廣域傳輸的安全性與效率。打破數據孤島，保障數據可視、可見、可流動。

應用融合：存算協同加速，提升數據效率。以API驅動應用集成，構建存算統一架構，以計算下沉和存算協同編排實現存儲和計算資源高效配合；通過KVCache融合提升KV緩存數據的生命周期管理效率，實現支持萬億級KV條目，超長上下文推理。以存代算，打破HBM限制，提升算力資源利用率，加快數據價值釋放。

場景共同體：推動產品創新和應用實踐

簡單的數據練不出偉大的AI。從人工智能的發展歷程來看，當前大模型的智能化程度和與“強人工智能”的距離很大程度上取決于對高質量數據集和數據存儲底座的價值挖掘程度。浪潮存儲堅持通過持續深入新場景、了解新需求、融合新技術打造更符合市場需求的存儲產品，幫助用戶“存好、管好、用好”自己的數據，加快人工智能的發展速度。

劉希猛建議，為充分挖掘數據價值，搶占我國在人工智能領域的創新高地，可從以下三個方面打造人工智能數據基礎設施場景共同體：

堅持融合存儲技術戰略：以服務國家人工智能發展全局為導向，持續演進融合存儲，打造安全、可靠、 經濟 、高效的數據存儲底座，以融合存儲支撐全場景AI應用與數據中心建設，加速賦能強人工智能時代的創新突破與產業升級。

堅持應用為需求的第一來源：將應用場景作為技術創新的戰略基點和價值驗證的核心標準，系統構建覆蓋技術追蹤與產業映射的全鏈路需求治理體系，筑牢AI基礎設施實用性底座。

構建高質量技術生態體系：打造產學研融合的創新聯合體，貫通從理論突破到產業轉化的全創新鏈，加速實驗室成果向規模化生產的躍遷，以技術生態的協同優勢賦能AI數據基礎設施的持續迭代與代際領先。

劉希猛表示，浪潮存儲始終堅持“洞察行業需求”和“構建高質量技術生態”的戰略方向，融合存儲也是在深度洞察人工智能技術和應用的基礎上提出的技術戰略。他認為，融合存儲將成為未來人工智能發展不可缺少的數據基礎設施，構建我國在人工智能領域的國際競爭力，加快邁向“強人工智能”的步伐。