2020年發(fā)布的GPT-3擁有1750億Tokens，只需要TB級的存儲空間；到2023年發(fā)布的GPT-4，其規(guī)模達(dá)到了13萬億Tokens；而到2025年發(fā)布的GPT-5，其規(guī)?？赡芤呀?jīng)達(dá)到了114萬億Tokens，支持多模態(tài)數(shù)據(jù)（圖像、音頻、代碼）及合成仿真數(shù)據(jù)。大模型規(guī)模指數(shù)級別的擴(kuò)張，不僅帶來了算力與網(wǎng)絡(luò)的壓力，更對數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)設(shè)施形成了劇烈而全面的考驗(yàn)。

AI時(shí)代，存力先行。全球企業(yè)此刻正普遍希望找到最適合自身AI戰(zhàn)略發(fā)展的存儲基礎(chǔ)設(shè)施。在這樣的關(guān)鍵期待中，Gartner又一次發(fā)揮了其在IT產(chǎn)業(yè)中一如既往的黃金標(biāo)尺作用。

在不久前Gartner發(fā)布的《2025年企業(yè)存儲平臺關(guān)鍵能力報(bào)告》（Critical Capabilities for Enterprise Storage Platforms）中，首次增加了“AI Application Integration”關(guān)鍵能力指標(biāo)，并將“Artificial Intelligence” 作為評估的典型場景用例。這可以被看作是Gartner作為業(yè)界權(quán)威分析師機(jī)構(gòu)對AI存儲場景的首次大考。而在這次大考中，華為在這項(xiàng)AI應(yīng)用場景綜合評分中排名第一。

為什么華為能夠交出這張“超高分答卷”？其對于AI存儲領(lǐng)域的整體性啟示又有哪些？讓我們透過這份Gartner關(guān)鍵能力報(bào)告，解析AI時(shí)代的存儲變局。

AI技術(shù)正在切實(shí)可信地為日常生活與企業(yè)生產(chǎn)帶來變革。而這種變革并不僅僅發(fā)生在算法應(yīng)用層面，更對于與之相關(guān)的IT基礎(chǔ)設(shè)施形成了深刻的變革需求。AI時(shí)代，高質(zhì)量數(shù)據(jù)直接決定大模型應(yīng)用的落地效能。存力先行，尤為關(guān)鍵。圍繞AI需求，企業(yè)需要進(jìn)化存儲等基礎(chǔ)設(shè)施的迭代。

面向充滿未知的AI時(shí)代，企業(yè)應(yīng)該如何錨定自身的IT選擇？這時(shí)候多年來被譽(yù)為IT咨詢界黃金標(biāo)尺的Gartner又一次發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

之所以受到全球企業(yè)信賴，是因?yàn)镚artner每年可以處理超過400萬次客戶咨詢，能夠結(jié)合廠商實(shí)測、用戶調(diào)研、專利分析及第三方壓力測試報(bào)告來進(jìn)行技術(shù)分析與評估，確保結(jié)論不受商業(yè)利益影響。并且其團(tuán)隊(duì)涵蓋技術(shù)專家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家與行業(yè)顧問，可以形成“技術(shù)可行性+商業(yè)價(jià)值+合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)”的綜合評估模型進(jìn)行評判，相對來說能夠更加清晰地為用戶帶來最終價(jià)值。比如說，某跨國銀行就通過Gartner的《AI數(shù)據(jù)就緒路線圖》，將大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備周期從12個(gè)月縮短至6個(gè)月。

多年以來，Gartner以絕對嚴(yán)格的衡量標(biāo)準(zhǔn)、不易動(dòng)搖的評判立場，以及對市場風(fēng)向的精準(zhǔn)把握著稱。其打造的魔力象限與關(guān)鍵能力報(bào)告等體系，在全球IT產(chǎn)業(yè)中形成了風(fēng)向標(biāo)般的作用與價(jià)值。由其所發(fā)布的關(guān)鍵能力報(bào)告，是提供給企業(yè)IT運(yùn)營負(fù)責(zé)人與企業(yè)決策者的重要參考。

在Gartner發(fā)布的這份2025年企業(yè)存儲平臺關(guān)鍵能力報(bào)告（Critical Capabilities for Enterprise Storage Platforms）中，對各廠商存儲產(chǎn)品的關(guān)鍵能力指標(biāo)打分，并按不同權(quán)重進(jìn)行組合，從而評估出7項(xiàng)企業(yè)典型應(yīng)用場景中不同廠商的綜合能力得分和排名。從結(jié)果看，華為獲得了綜合排名第一的成績。同時(shí)，這份報(bào)告的一個(gè)關(guān)鍵之處在于，其首次增加了AI應(yīng)用場景的評估。

這說明AI技術(shù)帶來的變革，給全球存儲行業(yè)帶來了新的機(jī)會和要求。

Gartner首次增加“AI Application Integration”關(guān)鍵能力指標(biāo)，并將AI作為評估的典型場景用例，背后是伴隨著AI大模型的持續(xù)升級與普遍性應(yīng)用，對存儲底座提出的要求與考驗(yàn)正在全方位提升。

舉例來說，在千卡集群的大模型訓(xùn)練中，平均每2小時(shí)就會生成1TB級別的CheckPoint文件，對存儲規(guī)模與性能造成了持續(xù)性考驗(yàn)；同時(shí)，AI帶來的數(shù)據(jù)多樣性不斷提升，大模型往往需要覆蓋多種數(shù)據(jù)來源，不同的數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)格式，以及需要完成訓(xùn)練、推理、歸檔的全數(shù)據(jù)管理流程；此外，AI應(yīng)用還會帶來海量文件的高并發(fā)讀寫等一系列全新的數(shù)據(jù)處理需求。

面向一系列變革，存儲產(chǎn)品不僅需要提升性能與擴(kuò)展性，更加重要的是具備“AI原生能力”。在Gartner的報(bào)告中我們就可以看到這一點(diǎn)，其AI場景用例主要是評估存儲支持生成式AI應(yīng)用的原生能力。比如對數(shù)據(jù)向量化的支持，可以有效完成海量文件并發(fā)處理等；能夠?qū)崿F(xiàn)AI計(jì)算單元直通存儲技術(shù)，從而加速AI訓(xùn)練和推理；支持第三方AI應(yīng)用集成，從而為企業(yè)用戶提供豐富的生態(tài)性等。

只有這一系列能力都充分達(dá)標(biāo)，存儲才能夠滿足AI發(fā)展的多元化需求，成為AI時(shí)代的推動(dòng)力。Gartner預(yù)判，到2028年AI存儲比例會大幅增長，這也是為什么其會將AI作為獨(dú)立的典型用例加以考察。這可以說是Gartner在洞察了未來方向之后，對AI存儲能力進(jìn)行的首次大考。

而這次大考的結(jié)果，讓我們看到了華為實(shí)現(xiàn)了AI存儲領(lǐng)域全面領(lǐng)先的“超高分答卷”。

洞察未來，再基于未來目標(biāo)推演現(xiàn)在，是華為數(shù)十年來堅(jiān)持的戰(zhàn)略方法。在存儲領(lǐng)域，華為很早就預(yù)判到了AI帶來的變量，并為此進(jìn)行了充分準(zhǔn)備。無論是高性能、高擴(kuò)展，還是AI應(yīng)用原生能力方面，華為都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了全面領(lǐng)先。

分析華為的“超高分答卷”，我們可以發(fā)現(xiàn)其有兩個(gè)方面構(gòu)成。

首先我們能看到，華為已經(jīng)形成了體系化、系統(tǒng)化的AI存儲產(chǎn)品。這一點(diǎn)在全球存儲產(chǎn)業(yè)中毫無疑問處在領(lǐng)先地位。

華為OceanStor A系列高性能AI存儲，作為專為AI而生的新一代高性能存儲，能夠一套存儲滿足AI訓(xùn)推全流程處理需求，在金融 AI 大模型、區(qū)域智算中心、人工智能算力中心、科研平臺、自動(dòng)駕駛平臺等場景廣泛應(yīng)用。

具體而言，華為OceanStor A系列高性能AI存儲，提供業(yè)界領(lǐng)先的性能、高擴(kuò)展性和全新數(shù)據(jù)范式：

在領(lǐng)先性能方面，OceanStor A系列高性能AI存儲采用創(chuàng)新數(shù)控分離架構(gòu)，支持XPU直通存儲能力，能夠提供超越傳統(tǒng)存儲10倍的性能，實(shí)現(xiàn)百TB級帶寬以及千萬級IOPS，極大提升生成式AI全流程效率。其訓(xùn)練集加載效率是業(yè)界4倍，斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)速度是業(yè)界3倍。

OceanStor A系列存儲的卓越性能還獲得了全球AI存儲性能評測權(quán)威MLPerf Storage榜單認(rèn)可。2025年MLPerf Storage v2.0基準(zhǔn)測試最新結(jié)果顯示，華為OceanStor A系列存儲性能再次問鼎全球，以每框698GiB/s、每U 108GiB/s的卓越性能，刷新榜單紀(jì)錄。

在高擴(kuò)展性方面，OceanStor A系列存儲基于全新硬件架構(gòu)，支持 Scale-out & Scale-up 雙向融合的彈性擴(kuò)展能力，單集群支持EB級容量橫向擴(kuò)展，保障海量數(shù)據(jù)存儲需求，并且每個(gè)引擎可支持多GPU、DPU或NPU縱向擴(kuò)展，以支持近存計(jì)算，加速數(shù)據(jù)處理。

在全新數(shù)據(jù)范式方面，OceanStor A系列存儲支持使用張量、向量、KV Cache等AI新興數(shù)據(jù)范式，內(nèi)置億級大庫容向量知識庫，實(shí)現(xiàn)QPS性能領(lǐng)先業(yè)界3倍。

其次，華為不僅推出了完善的AI存儲產(chǎn)品，同時(shí)還聚焦于存儲基礎(chǔ)技術(shù)的創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了存儲與AI結(jié)合度的多維度提升。

比如華為全新推出UCM（Unified Cache Manager）推理記憶數(shù)據(jù)管理創(chuàng)新技術(shù)，以多級緩存方案大幅優(yōu)化AI推理體驗(yàn)與成本問題。其可以對接昇騰NPU、英偉達(dá)GPU等，以及vLLM、SGLang、MindIE等引擎，將大模型歷史結(jié)果、語料庫、知識庫以KV Cache的形式緩存至高性能外置共享存儲上，以查代算，實(shí)現(xiàn)大幅推理加速，使首Token時(shí)延最大降低90%，單卡推理吞吐量提升60%，顯著降低每Token推理成本，為企業(yè)減負(fù)增效。

在智能客服等場景的實(shí)踐中，通過部署華為AI推理加速方案，系統(tǒng)可以將長文本分類知識庫提前預(yù)熱至KV Cache Pool中存儲，避免推理場景中出現(xiàn)重復(fù)計(jì)算，從而將整體推理時(shí)延縮短近90%，顯著提升了客戶反饋的分析與響應(yīng)效率，實(shí)現(xiàn)單通話分析時(shí)間120s->10s，效率提升11倍，每天分析客服記錄數(shù)提升125倍。

在會議紀(jì)要生成等長文檔處理場景中，為突破模型上下文窗口限制，華為AI推理加速方案采用了KV Cache稀疏去噪技術(shù)，將原始80K上下文信息壓縮至16K進(jìn)行加載，在不影響關(guān)鍵信息的前提下突破原有窗口限制，完全滿足客戶對會議紀(jì)要準(zhǔn)確性與完整性的要求。

華為最新發(fā)布的專為AI工作負(fù)載優(yōu)化的高端固態(tài)硬盤——AI SSD，則是當(dāng)前AI應(yīng)用場景中最先進(jìn)的閃存介質(zhì)，在性能、容量、可靠性等維度全面突破。其高性能AI SSD可以和HBM、DRAM高效協(xié)同，構(gòu)建數(shù)據(jù)分級存儲體系，提升AI訓(xùn)練和推理的效率與體驗(yàn)；大容量AI SSD則可以替換HDD，從而破解AI時(shí)代海量數(shù)據(jù)的存儲與應(yīng)用難題。

率先形成面向AI技術(shù)的存儲體系，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的AI存儲底層技術(shù)突破動(dòng)能，這二者讓華為在AI存儲領(lǐng)域構(gòu)筑了技術(shù)、產(chǎn)品、用戶價(jià)值多維一體的優(yōu)勢版圖。而這恰恰也是Gartner在AI存儲變局中最為著重考量的內(nèi)容。

AI存儲的大考，華為就這樣以未來洞察結(jié)合產(chǎn)品技術(shù)積累，在全球產(chǎn)業(yè)界率先交出了“超高分答卷”。

Gartner的《2025年企業(yè)存儲平臺關(guān)鍵能力報(bào)告》（Critical Capabilities for Enterprise Storage Platforms），可以看作是全球存儲產(chǎn)業(yè)全新的風(fēng)向標(biāo)。AI時(shí)代加速到來，為存儲產(chǎn)業(yè)帶來了充分且清晰的變革任務(wù)。AI技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，要求存儲產(chǎn)品具有更加綜合性的技術(shù)能力，對未來研究路線有更加清晰的預(yù)判，同時(shí)能夠在數(shù)據(jù)存儲與AI技術(shù)兩端之間建立有效的聯(lián)接。面向未來，將有更多存儲廠商直接參與到AI變革中來，AI存儲所占的產(chǎn)業(yè)比例將不斷擴(kuò)大。

華為之所以能夠在AI存儲領(lǐng)域一騎絕塵，就是因?yàn)槠涫冀K堅(jiān)持自己的信念與洞察，極早預(yù)見到了AI將成為科技變革的核心趨勢，而存儲將是AI變革中不可或缺的一環(huán)。由此出發(fā)，在每一個(gè)AI存儲的變革節(jié)點(diǎn)上華為都保持了先發(fā)優(yōu)勢。

華為長期以來著眼于解決AI大模型應(yīng)用落地中實(shí)際存在的問題，比如提升訓(xùn)練效率，提高推理體驗(yàn)，優(yōu)化綜合成本等。從AI開發(fā)者與企業(yè)智能化的實(shí)際境況出發(fā)，提供能夠解決實(shí)際問題的產(chǎn)品與解決方案，讓華為有了不斷升級AI存儲的動(dòng)力源泉?？梢钥吹?，華為在這一領(lǐng)域的創(chuàng)新將是持續(xù)性的，未來其將帶來更多AI存儲方向的技術(shù)與產(chǎn)品突破。

在一系列變革的加持下，AI存力時(shí)代正在加速到來。企業(yè)智能化用戶將獲得更強(qiáng)的存力支撐，存儲產(chǎn)業(yè)將迎來智能化的快速發(fā)展機(jī)遇。最終，全球?qū)⒂瓉砥栈軦I的新紀(jì)元。

審核編輯 黃宇