2025年，AI行業正經歷一場前所未有的“算力焦慮”挑戰。全球范圍內，SSD、CPU等核心硬件價格持續攀升，供應鏈不穩定、交付周期延長、能源成本上升等問題疊加，使得AI基礎設施的建設與運營面臨巨大壓力。以美國亞馬遜零售渠道為例，2025年9月至2026年1月，SSD均價漲幅達74%，部分型號價格翻倍，高端8TB SSD價格甚至突破2500美元。企業級市場同樣不容樂觀，第四季度企業級SSD價格上漲12%-15%，HDD合約價上漲4%，而服務器級CPU預計在2026年第一季度上調10%-15%。

硬件成本的激增并未帶來效率的同步提升。相反，許多AI項目陷入“越買越貴、越用越低效”的怪圈。大模型訓練與推理對GPU集群的依賴日益加深，但數據傳輸瓶頸導致算力資源頻繁閑置。例如，某些任務中，GPU因等待數據包而處于低負載狀態，訓練任務間歇性停頓，算力效率大幅下降。與此同時，AI系統產生的數據呈現明顯的分層特征，但溫冷數據與熱數據混存于高性能設備的現象普遍存在，導致存儲空間浪費、電力消耗增加。更嚴峻的是，存儲系統割裂導致數據孤島問題突出，跨系統流動困難，進一步加劇了資源錯配與系統內耗。

面對這一困境，行業開始重新審視存儲系統的角色定位。傳統觀念中，存儲僅是“數據倉庫”，負責數據的歸檔與備份；但在AI時代，存儲正從邊緣投資轉向智能中樞，成為決定算力效率、平臺可用性與數據價值的關鍵環節。曙光存儲等廠商提出“先進存力”概念，強調存儲系統需具備效能優化、智能調度與生態協同三大能力，以應對成本上升與需求激增的雙重挑戰。

效能優化是“先進存力”的核心目標之一。曙光推出的F9000全閃系統搭載“超級隧道”技術，通過壓縮數據通路、加速吞吐，使大模型訓練效率提升4倍，顯著減少GPU閑置時間。其S6000高密液冷方案則在4U空間內實現1.44PB容量，構建成本降低20%以上，同時兼顧擴展性與能耗效率。系統級RDMA、零拷貝與智能卸載技術將部分CPU任務轉移至存儲系統，釋放30%以上計算資源，降低傳統架構的慣性成本。

智能調度則通過軟件算法對沖硬件價格波動。曙光的StorInsight技術集成智能壓縮、糾刪碼與去重功能，將存儲利用率提升至91%。其熱、溫、冷數據自動識別與遷移機制可動態調節資源分布、系統能耗與交付路徑，使資源利用率提升35%、能效比提升45%，總擁有成本（TCO）進一步壓縮。這一機制的本質是通過軟件重構存儲分層、資源調度與能耗管理三大控制環，將存儲從靜態資產轉變為智能決策單元。

生態協同是“先進存力”的另一關鍵維度。曙光通過存算網一體架構打通數據清洗、訓練、推理與部署的全流程，支持數據在系統內自由流動，減少重復加載與遷移。其開放接口可無縫適配DeepSeek等主流AI框架，并支持異構設備多源接入，避免“為數據換平臺”的困境。曙光還與產業伙伴共建數據可信流動機制，在跨區域部署中實現多地數據治理合規協同，為數據從存儲到使用建立可信軌道。

AI存儲的變革正深刻影響行業格局。從宏觀層面看，全球AI計算與存儲硬件投入持續增長，2025年二季度達820億美元，同比增長166%，預計到2029年將突破7580億美元。其中，AI存儲的價值日益凸顯——當模型、任務與租戶數量激增時，存儲系統需承擔緩存調度、能耗管理、任務優先級與服務質量（QoS）等額外職責，成為智算中心建設的核心預算項。從微觀層面看，企業數智化轉型對存儲系統提出更高要求，需具備AI原生架構適配、數據跨域協同與智能調度治理能力。曙光等廠商正試圖將“智能分層+跨系統協同”標準化，推動企業數據資產從“靜止貶值”轉向“流動增值”。

在這場由硬件漲價引發的行業變革中，具備系統性能力的廠商正脫穎而出。他們不再局限于單一技術突破，而是從底層架構、上層調度與生態協同三個維度重構存儲系統，使其成為AI時代的“數據發動機”。這一轉變不僅關乎成本控制，更決定了企業能否在算力焦慮中保持競爭力，以及AI產業能否從“堆規模”邁向“拼結構”的新階段。