我国AI算力以年均300%的速度增长 智能算力需求激增！当前，我国在AI时代数字经济发展面临一个关键命题：AI算力面对日趋复杂的外部环境和内生性效率的挑战，中国正积极探索更具战略智慧和发展韧性的破局之路。
大模型和生成式人工智能不断推高算力需求。据《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2024年，中国智能算力规模将达725.3EFLOPS，同比增长74.1%；到2025年，这一规模将增至1037.3EFLOPS，增长43%，远高于通用算力增幅。预计2023—2028年间，中国智能算力规模的五年年复合增长率将达到46.2%。
尽管智能算力蓬勃发展，但仍存在挑战，主要体现在外部制约和内生性效率瓶颈上。例如，目前部分依赖国外高端计算『芯片』，地缘政治风险如同“达摩克利斯之剑”。此前美国对包括『英伟达』A100、H100及其为中国市场特供的A800、H800在内的多款高端GPU『芯片』实施出口管制，这既是挑战，也是倒逼中国加速实现算力体系自主可控、探索非对称发展路径的契机。
内生性效率瓶颈主要表现为国内存算比失衡。国内市场在算力与存力上的投资配比约为40:1，而国外市场通常维持在10:1以内。这种不合理的投资比例忽视了存力作为算力效能基石的关键作用，导致GPU利用率低下。加之冯•诺依曼架构下的“存储墙”效应，制约了计算系统的整体有效带宽和效率。
面对这些挑战，业内认为发展集群算力是突破算力瓶颈的关键举措。大规模智算集群正在成为业界关注的焦点。“以网强算”和“以存提算”是业界普遍认可的两大核心驱动力。通过存储和计算的深度协同，解决“算力空等”问题，让宝贵的AI计算资源发挥最大效益，已成为行业共识。
缓解“存储墙”带来的效率瓶颈，关键在于优化传统的存算分离架构，走向更深度的存算协同。业界更长远的探索方向是“存算一体”的颠覆性架构，旨在数据在存储器内部就地完成计算，从根本上消除数据搬移的延迟和功耗，从而实现计算效率和成本的革命性突破。
以曙光存储为代表的一批中国企业，正在将“以存提算”理念化为现实，积极构建“先进存力”的价值体系。赛迪研究院《中国先进存力发展研究报告》指出，先进存力应具备绿色、海量、高效、融合、安全五大价值特征，并对曙光等国内厂商在此领域的综合实力给予了高度评价。
曙光自研的“超级隧道HyperTunnel”技术通过绕过传统I/O栈、构建直通式数据通路，使GPU与存储系统之间实现近乎无感的数据交互。相关测试显示，在AI模型训练中，GPU利用率提升30%–40%，训练周期大幅缩短。此外，通过超级隧道的端到端直连，可以减少存储系统数据的冗余传输，使能耗降低20%以上，进一步契合绿色低碳发展的国家战略。
产品方面，除了ParaStor分布式存储，曙光还通过FlashNexus集中式全闪存产品提供高性能互联，以GPU所需的极高速度和并发量源源不断地提供数据，从根本上消除了“存储墙”效应带来的数据等待。FlashNexus单框可实现PB级扩展，IOPS达到3000万级别，延迟低至0.2ms，在全球权威的SPC-1基准测试中曾位居榜首。
在全球供应链和制裁不确定性的背景下，存储安全已成为我国数字经济发展的基石。曙光自2009年起坚持自研，掌握了包括分布式文件系统、控制器固件、协议优化等全栈存储核心技术。基于自主技术构建的产品确保了关键行业（金融、电信、科研、能源等）在核心数据环节不受外部制约，为中国算力的发展提供了安全保障。
以曙光为代表的中国存储企业，正以五大价值体系为核心，构建起“先进存力”的战略布局。这不仅是企业技术的突破，更是中国算力在当前形势下实现自主发展的必然选择。
放眼整个中国存储产业，在国家战略引导下，相关产业链上下游正加速实现自主可控，并取得了从介质、『芯片』到系统的“三级突破”，形成了应对外部制裁的坚实基础。例如，国内厂商在闪存颗粒堆叠层数上取得显著进展，单位可用容量成本已基本与传统硬盘持平。中游企业完成了从SSD控制器、分布式存储系统到整机的垂直整合，国产存储产品在国际性能评估中占据一席之地。下游国产化存储方案已广泛覆盖金融、医疗、能源等关键行业的核心应用场景，并形成了可复制推广的标准体系。
“先进存力”的发展与实践高度契合国家培育“新质生产力”和实施“东数西算”等重大战略。工业和信息化部等六部门联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》明确了存力建设的量化目标，提出到2025年，全国数据存力总规模将超过1800EB，其中先进存储容量占比将达到30%以上。这一顶层设计为中国存力产业的发展提供了清晰路径。
