科技云報(bào)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(zhēng)奪算力資源不惜豪擲千金，一個(gè)被普遍忽視的核心矛盾正成為AI落地的“隱形門(mén)檻”——有了算力，卻沒(méi)有“能用的數(shù)據(jù)”。

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

作為專(zhuān)注智能數(shù)據(jù)管理的服務(wù)商，聯(lián)想凌拓通過(guò)聯(lián)想存儲(chǔ)智能體（Lenovo Intelligent Storage Agent，簡(jiǎn)稱(chēng)“LiSA”）、Lenovo ThinkSystem DS系列及NetApp AFX等創(chuàng)新方案，正在重新定義存儲(chǔ)的角色——從后臺(tái)的“數(shù)據(jù)儲(chǔ)存柜”，升級(jí)為AI時(shí)代的“價(jià)值中樞”。

AI落地的五大數(shù)據(jù)困境

談?wù)揂I時(shí)，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(wèn)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(chǎng)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(shí)的業(yè)務(wù)價(jià)值——無(wú)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(diǎn)。”

聯(lián)想凌拓首席執(zhí)行官 楊旭

通過(guò)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(duì)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(shí)效性，且能與業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度綁定。傳統(tǒng)存儲(chǔ)系統(tǒng)只負(fù)責(zé)保管數(shù)據(jù)，卻無(wú)法完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，導(dǎo)致AI模型“無(wú)米下鍋”，這便是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不足的痛點(diǎn)。

高速增長(zhǎng)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(chē)制造商，IT系統(tǒng)滯后于業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，存在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、孤島林立等問(wèn)題，這種“數(shù)據(jù)煙囪”不僅降低效率，更讓AI的實(shí)時(shí)性優(yōu)勢(shì)蕩然無(wú)存，形成IT系統(tǒng)滯后性的難題，因此實(shí)現(xiàn)AI價(jià)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(tái)高端GPU單價(jià)可達(dá)數(shù)十萬(wàn)元，但如果存儲(chǔ)系統(tǒng)無(wú)法高效協(xié)同，算力資源會(huì)被嚴(yán)重浪費(fèi)。企業(yè)客戶的核心訴求不是買(mǎi)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(chǔ)與算力的深度適配，而非簡(jiǎn)單拼接。

當(dāng)AI自動(dòng)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(jí)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(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷，更可能引發(fā)安全風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)存儲(chǔ)的“備份+加密”模式，已無(wú)法應(yīng)對(duì)AI場(chǎng)景下“實(shí)時(shí)防護(hù)、快速恢復(fù)”的需求，企業(yè)需要從存儲(chǔ)層到應(yīng)用層的全鏈路安全機(jī)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(chǔ)故障導(dǎo)致訓(xùn)練中斷，前期投入的算力、時(shí)間成本會(huì)全部歸零。這種連續(xù)性難題，考驗(yàn)的不僅是存儲(chǔ)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(gè)結(jié)論：AI時(shí)代的存儲(chǔ)，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(dòng)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(kuò)展存儲(chǔ)平臺(tái)兩大核心創(chuàng)新，它們并非簡(jiǎn)單的新產(chǎn)品，而是重構(gòu)存儲(chǔ)價(jià)值的新范式。

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

聯(lián)想凌拓首席運(yùn)營(yíng)官 林佑聲

這種設(shè)計(jì)的好處在于直擊行業(yè)痛點(diǎn)：傳統(tǒng)存儲(chǔ)廠商要么提供“通用型產(chǎn)品”，讓企業(yè)自己適配場(chǎng)景；要么提供“定制化方案”，成本高、擴(kuò)展性差。而LiSA通過(guò)“數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理+垂直場(chǎng)景能力”的模式，實(shí)現(xiàn)了靈活性與專(zhuān)業(yè)性的平衡。

LiSA將行業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的行業(yè)模板。通過(guò)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(yàn)一致的前提下，靈活適配多樣化場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)景中，客戶則強(qiáng)調(diào)在保證數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存的前提下，實(shí)現(xiàn)極致的存儲(chǔ)壓縮以控制成本。面對(duì)這類(lèi)需求，LiSA可通過(guò)加載相應(yīng)的功能插件（如極致壓縮模塊）來(lái)貼合客戶的實(shí)際生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)流程。

因此，LiSA本質(zhì)上是一個(gè)為貼近客戶業(yè)務(wù)實(shí)際而設(shè)計(jì)的統(tǒng)一管理架構(gòu)，能夠根據(jù)場(chǎng)景需求靈活集成從插件到數(shù)據(jù)管理的各類(lèi)功能。在部署層面，LiSA可部署于部分計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，而其數(shù)據(jù)管理層則后端對(duì)接不同的存儲(chǔ)設(shè)備，從而構(gòu)成一個(gè)完整的、可靈活適配的體系架構(gòu)。

未來(lái)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(jià)值的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)。對(duì)此，在設(shè)計(jì)AI就緒方案時(shí)，聯(lián)想凌拓聚焦于提升數(shù)據(jù)價(jià)值。技術(shù)架構(gòu)上，聯(lián)想凌拓摒棄了過(guò)去“一刀切”的集成式方案，轉(zhuǎn)向解耦設(shè)計(jì)，使計(jì)算、存儲(chǔ)等資源可獨(dú)立擴(kuò)展、按需組合，以靈活適應(yīng)AI場(chǎng)景對(duì)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(wú)論是存儲(chǔ)設(shè)備還是計(jì)算系統(tǒng)，都能接入其數(shù)據(jù)管理層。企業(yè)IT系統(tǒng)無(wú)需推倒重來(lái)，只需在現(xiàn)有基礎(chǔ)上升級(jí)，即可獲得AI就緒（AI-Ready）能力。

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

傳統(tǒng)存儲(chǔ)架構(gòu)中，控制器與存儲(chǔ)資源綁定在一起，就像電腦主機(jī)與硬盤(pán)焊死，一旦需要擴(kuò)容或升級(jí)，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(chǔ)資源的解耦。

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

更重要的是，NetApp AFX集成了自研的AI數(shù)據(jù)引擎，通過(guò)深度優(yōu)化的協(xié)議，實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)與GPU的無(wú)縫對(duì)接。

該引擎能夠高效對(duì)接算力資源，而NetApp在此過(guò)程中進(jìn)行了大量底層軟件開(kāi)發(fā)，并非簡(jiǎn)單將存儲(chǔ)與GPU相連。即便通過(guò)GDS等技術(shù)對(duì)接，對(duì)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(chǔ)與算力間的高效通信層，通過(guò)深度優(yōu)化以提升整體系統(tǒng)效能。

無(wú)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(chǔ)視為孤立的硬件，而是將其作為連接數(shù)據(jù)與AI、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的中樞。這種轉(zhuǎn)變，正是聯(lián)想凌拓對(duì)“智存?智變”的技術(shù)詮釋。

雙重基因下的國(guó)產(chǎn)化路徑

在“數(shù)字中國(guó)”戰(zhàn)略推進(jìn)下，國(guó)產(chǎn)化已不是“選擇題”，而是“必答題”。但存儲(chǔ)領(lǐng)域的國(guó)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(dú)特優(yōu)勢(shì)，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(guó)產(chǎn)化道路上走出了一條差異化路徑。

聯(lián)想凌拓的國(guó)產(chǎn)化，并非簡(jiǎn)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(guó)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(kāi)發(fā)；第三步，實(shí)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(tái)的全面適配，自研的分布式軟件通過(guò)了國(guó)產(chǎn)化認(rèn)證，擁有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

楊旭認(rèn)為，未來(lái)三年，中國(guó)市場(chǎng)在科技與數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)兩大核心趨勢(shì)：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(chǎng)景；二是關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程將持續(xù)加速，國(guó)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(chǎng)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(duì)半導(dǎo)體、汽車(chē)等行業(yè)場(chǎng)景，聯(lián)合開(kāi)發(fā)“存儲(chǔ)+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(chǎng)景的存儲(chǔ)架構(gòu)，與正陽(yáng)、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(jiǎn)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(guó)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(jià)值場(chǎng)景，這也暗合了聯(lián)想凌拓對(duì)于行業(yè)發(fā)展的判斷。楊旭認(rèn)為，在中國(guó)市場(chǎng)，存儲(chǔ)系統(tǒng)將在未來(lái)三年發(fā)揮更為關(guān)鍵的作用。隨著AI技術(shù)進(jìn)入實(shí)質(zhì)性的企業(yè)落地階段，在各種商業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)真正部署已成為當(dāng)務(wù)之急。國(guó)家在推動(dòng)大規(guī)模算力中心建設(shè)的同時(shí)，也開(kāi)始加強(qiáng)規(guī)劃與審核，強(qiáng)調(diào)必須基于實(shí)際落地需求和真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景，以避免資源浪費(fèi)。

因此，當(dāng)前最迫切的是推動(dòng)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(guò)程中面臨的挑戰(zhàn)，而這正是存儲(chǔ)系統(tǒng)能夠發(fā)揮價(jià)值的地方。未來(lái)三年中，隨著企業(yè)逐步推進(jìn)AI實(shí)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(dòng)等關(guān)鍵問(wèn)題的存儲(chǔ)系統(tǒng)，將迎來(lái)重要的發(fā)展機(jī)遇。從這個(gè)意義上講，存儲(chǔ)廠商在未來(lái)幾年具有廣闊的發(fā)展空間。

聯(lián)想凌拓的實(shí)踐，給行業(yè)帶來(lái)了三點(diǎn)關(guān)鍵啟示：

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

其次，國(guó)產(chǎn)化要“重生態(tài)”，存儲(chǔ)的國(guó)產(chǎn)化不是閉門(mén)造車(chē)，而是開(kāi)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(chǔ)廠商不能只做后臺(tái)支持者，而要走向前臺(tái)，成為業(yè)務(wù)賦能者，深入理解行業(yè)場(chǎng)景，幫助企業(yè)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新，這才是存儲(chǔ)的核心價(jià)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(chǔ)行業(yè)的“智變”才剛剛開(kāi)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(jià)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(jì)，再到最終的落地實(shí)施與運(yùn)維保障，確保AI技術(shù)能夠順暢地融入其實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，這正是聯(lián)想凌拓的未來(lái)之路。而這不僅是一家企業(yè)的戰(zhàn)略選擇，更是整個(gè)存儲(chǔ)行業(yè)向“價(jià)值創(chuàng)造”轉(zhuǎn)型的縮影。

未來(lái)，當(dāng)我們?cè)僬務(wù)揂I如何改變世界時(shí)，或許會(huì)發(fā)現(xiàn)，那些默默支撐數(shù)據(jù)流動(dòng)的存儲(chǔ)架構(gòu)，才是這場(chǎng)變革中最堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施基石。

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審核編輯 黃宇