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科技云報到:價值覺醒,存儲行業(yè)從“善存數(shù)據(jù)”向“用好數(shù)據(jù)”智變

科技云報到 ? 來源:jf_60444065 ? 作者:jf_60444065 ? 2025-12-02 17:27 ? 次閱讀
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科技云報到原創(chuàng)。

當(dāng)AI大模型的迭代速度進(jìn)入“每周一更新”的白熱化階段,當(dāng)企業(yè)為爭奪算力資源不惜豪擲千金,一個被普遍忽視的核心矛盾正成為AI落地的“隱形門檻”——有了算力,卻沒有“能用的數(shù)據(jù)”。

在2025聯(lián)想凌拓技術(shù)大會上,“智存?智變”的主題并非一句空泛的口號,而是切中了行業(yè)痛點的精準(zhǔn)判斷:在“數(shù)字中國”與“新質(zhì)生產(chǎn)力”戰(zhàn)略推進(jìn)下,AI要真正賦能實體經(jīng)濟,不能只靠算力的“硬堆砌”,更需要數(shù)據(jù)的“巧管理”。

作為專注智能數(shù)據(jù)管理的服務(wù)商,聯(lián)想凌拓通過聯(lián)想存儲智能體(Lenovo Intelligent Storage Agent,簡稱“LiSA”)、Lenovo ThinkSystem DS系列及NetApp AFX等創(chuàng)新方案,正在重新定義存儲的角色——從后臺的“數(shù)據(jù)儲存柜”,升級為AI時代的“價值中樞”。

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AI落地的五大數(shù)據(jù)困境

談?wù)揂I時,人們的目光總聚焦于大模型參數(shù)規(guī)模、GPU算力指標(biāo),但真正阻礙企業(yè)落地AI的,往往是數(shù)據(jù)端的基礎(chǔ)性問題。

聯(lián)想凌拓首席執(zhí)行官楊旭直言:“落地AI存在相當(dāng)難度,因其在生產(chǎn)鏈條中產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),如何將這些數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)場景有效結(jié)合,高效發(fā)揮數(shù)據(jù)與AI的能力,從而產(chǎn)生切實的業(yè)務(wù)價值——無論是提升效率、準(zhǔn)確性還是保障數(shù)據(jù)安全——是企業(yè)關(guān)注的重點。”

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聯(lián)想凌拓首席執(zhí)行官 楊旭

通過與京東方、半導(dǎo)體芯片廠商等千行百業(yè)客戶的深度合作,聯(lián)想凌拓梳理出企業(yè)AI落地的核心挑戰(zhàn),而這些挑戰(zhàn)的根源,都指向數(shù)據(jù)管理能力不足。

AI大模型對數(shù)據(jù)的要求,早已超越傳統(tǒng)“能存就行”的標(biāo)準(zhǔn),需要數(shù)據(jù)高質(zhì)量、高整合度、高時效性,且能與業(yè)務(wù)場景深度綁定。傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)只負(fù)責(zé)保管數(shù)據(jù),卻無法完成數(shù)據(jù)預(yù)處理,導(dǎo)致AI模型“無米下鍋”,這便是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不足的痛點。

高速增長的企業(yè)還常面臨“業(yè)務(wù)先行,IT 滯后”的困境。楊旭提到一家領(lǐng)先的三輪摩托車制造商,IT系統(tǒng)滯后于業(yè)務(wù)增長,存在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、孤島林立等問題,這種“數(shù)據(jù)煙囪”不僅降低效率,更讓AI的實時性優(yōu)勢蕩然無存,形成IT系統(tǒng)滯后性的難題,因此實現(xiàn)AI價值需要先完成數(shù)據(jù)整合與打通等基礎(chǔ)工作。

AI投入的成本陷阱也不止在算力端。一臺高端GPU單價可達(dá)數(shù)十萬元,但如果存儲系統(tǒng)無法高效協(xié)同,算力資源會被嚴(yán)重浪費。企業(yè)客戶的核心訴求不是買更貴的設(shè)備,而是讓現(xiàn)有設(shè)備高效協(xié)同。這就需要存儲與算力的深度適配,而非簡單拼接。

當(dāng)AI自動化流程滲透到業(yè)務(wù)核心,數(shù)據(jù)安全的重要性呈指數(shù)級上升。在政務(wù)、醫(yī)療、能源等一些關(guān)鍵行業(yè),如果數(shù)據(jù)丟失或被篡改,不僅會導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷,更可能引發(fā)安全風(fēng)險。傳統(tǒng)存儲的“備份+加密”模式,已無法應(yīng)對AI場景下“實時防護(hù)、快速恢復(fù)”的需求,企業(yè)需要從存儲層到應(yīng)用層的全鏈路安全機制。

此外,AI模型訓(xùn)練往往需要持續(xù)數(shù)天甚至數(shù)周,一旦因存儲故障導(dǎo)致訓(xùn)練中斷,前期投入的算力、時間成本會全部歸零。這種連續(xù)性難題,考驗的不僅是存儲的穩(wěn)定性,更是故障后快速續(xù)接的技術(shù)能力。

這一系列挑戰(zhàn)共同指向一個結(jié)論:AI時代的存儲,早已不是存數(shù)據(jù)的工具,而是決定AI能否落地的基礎(chǔ)設(shè)施底座。而聯(lián)想凌拓的“智存?智變”戰(zhàn)略,正是為解決這一核心矛盾而生。

從“存數(shù)據(jù)”到“用數(shù)據(jù)”

在聯(lián)想凌拓的技術(shù)邏輯中,“智存”是基礎(chǔ),讓數(shù)據(jù)具備“被AI使用的能力”;“智變”是目標(biāo),讓數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新。支撐這一邏輯的,是LiSA統(tǒng)一架構(gòu)與NetApp AFX橫向擴展存儲平臺兩大核心創(chuàng)新,它們并非簡單的新產(chǎn)品,而是重構(gòu)存儲價值的新范式。

在聯(lián)想凌拓首席運營官林佑聲看來,LiSA并非單一產(chǎn)品,而是一套架構(gòu),通過底層兼容所有存儲設(shè)備,上層封裝行業(yè)場景能力,其核心在于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理能力,底層存儲設(shè)備的差異不影響上層智慧數(shù)據(jù)管理功能的實現(xiàn)。

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聯(lián)想凌拓首席運營官 林佑聲

這種設(shè)計的好處在于直擊行業(yè)痛點:傳統(tǒng)存儲廠商要么提供“通用型產(chǎn)品”,讓企業(yè)自己適配場景;要么提供“定制化方案”,成本高、擴展性差。而LiSA通過“數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理+垂直場景能力”的模式,實現(xiàn)了靈活性與專業(yè)性的平衡。

LiSA將行業(yè)知識轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的行業(yè)模板。通過統(tǒng)一的管理界面封裝不同行業(yè)所需的功能模塊,在界面體驗一致的前提下,靈活適配多樣化場景,從而形成可復(fù)用的行業(yè)解決方案,企業(yè)可根據(jù)需求“加載插件”。

比如在“救急1110”場景中,客戶需要的是快速備份與恢復(fù)能力;而在生產(chǎn)質(zhì)檢場景中,客戶則強調(diào)在保證數(shù)據(jù)長期保存的前提下,實現(xiàn)極致的存儲壓縮以控制成本。面對這類需求,LiSA可通過加載相應(yīng)的功能插件(如極致壓縮模塊)來貼合客戶的實際生產(chǎn)與運營流程。

因此,LiSA本質(zhì)上是一個為貼近客戶業(yè)務(wù)實際而設(shè)計的統(tǒng)一管理架構(gòu),能夠根據(jù)場景需求靈活集成從插件到數(shù)據(jù)管理的各類功能。在部署層面,LiSA可部署于部分計算節(jié)點上,而其數(shù)據(jù)管理層則后端對接不同的存儲設(shè)備,從而構(gòu)成一個完整的、可靈活適配的體系架構(gòu)。

未來AI將更多轉(zhuǎn)向行業(yè)細(xì)分模型,需要“喂養(yǎng)”高質(zhì)量、高價值的專業(yè)數(shù)據(jù)。對此,在設(shè)計AI就緒方案時,聯(lián)想凌拓聚焦于提升數(shù)據(jù)價值。技術(shù)架構(gòu)上,聯(lián)想凌拓摒棄了過去“一刀切”的集成式方案,轉(zhuǎn)向解耦設(shè)計,使計算、存儲等資源可獨立擴展、按需組合,以靈活適應(yīng)AI場景對性能、容量或成本的不同側(cè)重。

這意味著,LiSA的底層不綁定特定硬件,無論是存儲設(shè)備還是計算系統(tǒng),都能接入其數(shù)據(jù)管理層。企業(yè)IT系統(tǒng)無需推倒重來,只需在現(xiàn)有基礎(chǔ)上升級,即可獲得AI就緒(AI-Ready)能力。

如果說LiSA解決了“數(shù)據(jù)怎么用”的問題,那么NetApp AFX則解決了“數(shù)據(jù)怎么高效流動”的問題,這正是存算融合趨勢下的關(guān)鍵突破。

傳統(tǒng)存儲架構(gòu)中,控制器與存儲資源綁定在一起,就像電腦主機與硬盤焊死,一旦需要擴容或升級,只能整體更換,成本高且靈活性差。而NetApp AFX的核心創(chuàng)新,是控制器與存儲資源的解耦。

NetApp AFX將控制器與存儲資源分離,企業(yè)可根據(jù)需求“搭積木”:需要高IO時,增加控制器節(jié)點;需要大容量時,增加存儲資源。

更重要的是,NetApp AFX集成了自研的AI數(shù)據(jù)引擎,通過深度優(yōu)化的協(xié)議,實現(xiàn)了存儲與GPU的無縫對接。

該引擎能夠高效對接算力資源,而NetApp在此過程中進(jìn)行了大量底層軟件開發(fā),并非簡單將存儲與GPU相連。即便通過GDS等技術(shù)對接,對許多行業(yè)模型而言仍顯“不夠接地氣”。因此,NetApp在AI領(lǐng)域著重構(gòu)建存儲與算力間的高效通信層,通過深度優(yōu)化以提升整體系統(tǒng)效能。

無論是LiSA還是NetApp AFX,其核心邏輯都是以數(shù)據(jù)為中心,不再將存儲視為孤立的硬件,而是將其作為連接數(shù)據(jù)與AI、驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新的中樞。這種轉(zhuǎn)變,正是聯(lián)想凌拓對“智存?智變”的技術(shù)詮釋。

雙重基因下的國產(chǎn)化路徑

在“數(shù)字中國”戰(zhàn)略推進(jìn)下,國產(chǎn)化已不是“選擇題”,而是“必答題”。但存儲領(lǐng)域的國產(chǎn)化,面臨如何平衡技術(shù)領(lǐng)先性與本土適配性的核心矛盾。

聯(lián)想凌拓的獨特優(yōu)勢,在于其“雙重基因”——既依托聯(lián)想與NetApp的全球技術(shù)積累,又具備深度的本土研發(fā)與生態(tài)能力,這讓其在國產(chǎn)化道路上走出了一條差異化路徑。

聯(lián)想凌拓的國產(chǎn)化,并非簡單的替換硬件,而是技術(shù)內(nèi)核的本土化重構(gòu),縱觀其國產(chǎn)化之路,大致可以分為三步:第一步,將NetApp的核心技術(shù)與本土硬件適配;第二步,基于本土需求進(jìn)行二次開發(fā);第三步,實現(xiàn)核心技術(shù)的自主創(chuàng)新。

目前,聯(lián)想凌拓已完成與本土處理器平臺的全面適配,自研的分布式軟件通過了國產(chǎn)化認(rèn)證,擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán)。

楊旭認(rèn)為,未來三年,中國市場在科技與數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)兩大核心趨勢:一是AI技術(shù)將進(jìn)入規(guī)?;涞仉A段,在各行各業(yè)催生豐富的應(yīng)用場景;二是關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的國產(chǎn)化進(jìn)程將持續(xù)加速,國內(nèi)生態(tài)體系——包括軟件、硬件及相關(guān)服務(wù)——將日益成熟完善,取得顯著進(jìn)展。

為此,聯(lián)想凌拓的生態(tài)策略,是以“場景為核心,鏈接全產(chǎn)業(yè)鏈伙伴”。在算力端,聯(lián)想凌拓除了與英偉達(dá)保持戰(zhàn)略聯(lián)盟,還與多家本土GPU企業(yè)合作,針對半導(dǎo)體、汽車等行業(yè)場景,聯(lián)合開發(fā)“存儲+算力”的一體化方案。

在行業(yè)應(yīng)用層面,聯(lián)想凌拓與京東方在制造領(lǐng)域聯(lián)合打造智能質(zhì)檢等場景的存儲架構(gòu),與正陽、博通等合作推出了多套服務(wù)本地客戶的方案。這些合作不是簡單集成,而是從需求定義到技術(shù)落地的深度協(xié)同。

聯(lián)想凌拓的國產(chǎn)化布局,不追求全行業(yè)覆蓋,而是聚焦“數(shù)據(jù)密集、AI需求迫切”的高價值場景,這也暗合了聯(lián)想凌拓對于行業(yè)發(fā)展的判斷。楊旭認(rèn)為,在中國市場,存儲系統(tǒng)將在未來三年發(fā)揮更為關(guān)鍵的作用。隨著AI技術(shù)進(jìn)入實質(zhì)性的企業(yè)落地階段,在各種商業(yè)場景中實現(xiàn)真正部署已成為當(dāng)務(wù)之急。國家在推動大規(guī)模算力中心建設(shè)的同時,也開始加強規(guī)劃與審核,強調(diào)必須基于實際落地需求和真實應(yīng)用場景,以避免資源浪費。

因此,當(dāng)前最迫切的是推動現(xiàn)有AI能力在企業(yè)端的有效落地。正如之前所指出,企業(yè)在AI落地過程中面臨的挑戰(zhàn),而這正是存儲系統(tǒng)能夠發(fā)揮價值的地方。未來三年中,隨著企業(yè)逐步推進(jìn)AI實施,那些能夠協(xié)助解決數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)流動等關(guān)鍵問題的存儲系統(tǒng),將迎來重要的發(fā)展機遇。從這個意義上講,存儲廠商在未來幾年具有廣闊的發(fā)展空間。

聯(lián)想凌拓的實踐,給行業(yè)帶來了三點關(guān)鍵啟示:

首先,技術(shù)創(chuàng)新要“接地氣”,AI時代的存儲創(chuàng)新不能只追求參數(shù)領(lǐng)先,而要解決企業(yè)的實際痛點,數(shù)據(jù)就緒、成本控制、安全可靠這些基礎(chǔ)問題比前沿技術(shù)更重要。

其次,國產(chǎn)化要“重生態(tài)”,存儲的國產(chǎn)化不是閉門造車,而是開放協(xié)同,只有鏈接芯片、服務(wù)器、ISV等全產(chǎn)業(yè)鏈伙伴,才能打造出好用、管用的解決方案。

第三,行業(yè)定位要“向前移”,存儲廠商不能只做后臺支持者,而要走向前臺,成為業(yè)務(wù)賦能者,深入理解行業(yè)場景,幫助企業(yè)用數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新,這才是存儲的核心價值。

當(dāng)AI的浪潮席卷各行各業(yè),當(dāng)數(shù)據(jù)成為最核心的生產(chǎn)要素,存儲行業(yè)的“智變”才剛剛開始。聯(lián)想凌拓期望以“AI引路人”的角色,為客戶提供端到端的價值服務(wù)。

從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)架構(gòu)的規(guī)劃建議,到應(yīng)用與系統(tǒng)層面的方案設(shè)計,再到最終的落地實施與運維保障,確保AI技術(shù)能夠順暢地融入其實際應(yīng)用場景,這正是聯(lián)想凌拓的未來之路。而這不僅是一家企業(yè)的戰(zhàn)略選擇,更是整個存儲行業(yè)向“價值創(chuàng)造”轉(zhuǎn)型的縮影。

未來,當(dāng)我們再談?wù)揂I如何改變世界時,或許會發(fā)現(xiàn),那些默默支撐數(shù)據(jù)流動的存儲架構(gòu),才是這場變革中最堅實的基礎(chǔ)設(shè)施基石。

【關(guān)于科技云報到】

企業(yè)級IT領(lǐng)域Top10新媒體。聚焦云計算、人工智能、大模型、網(wǎng)絡(luò)安全、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等企業(yè)級科技與數(shù)字化轉(zhuǎn)型與賦能的領(lǐng)域。原創(chuàng)文章和視頻獲工信部權(quán)威認(rèn)可,是世界人工智能大會、數(shù)博會、國家網(wǎng)安周、可信云大會與全球云計算等大型活動的官方指定傳播媒體之一。

審核編輯 黃宇

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    的頭像 發(fā)表于 02-17 12:34 ?512次閱讀