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當AI大模型的迭代速度進入“每周一更新”的白熱化階段，當企業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“能用的數據”。

在2025聯想凌拓技術大會上，“智存?智變”的主題并非一句空泛的口號，而是切中了行業痛點的精準判斷：在“數字中國”與“新質生產力”戰略推進下，AI要真正賦能實體經濟，不能只靠算力的“硬堆砌”，更需要數據的“巧管理”。

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

AI落地的五大數據困境

談論AI時，人們的目光總聚焦于大模型參數規模、GPU算力指標，但真正阻礙企業落地AI的，往往是數據端的基礎性問題。

聯想凌拓首席執行官楊旭直言：“落地AI存在相當難度，因其在生產鏈條中產生海量數據，如何將這些數據與業務場景有效結合，高效發揮數據與AI的能力，從而產生切實的業務價值——無論是提升效率、準確性還是保障數據安全——是企業關注的重點。”

聯想凌拓首席執行官 楊旭

通過與京東方、半導體芯片廠商等千行百業客戶的深度合作，聯想凌拓梳理出企業AI落地的核心挑戰，而這些挑戰的根源，都指向數據管理能力不足。

AI大模型對數據的要求，早已超越傳統“能存就行”的標準，需要數據高質量、高整合度、高時效性，且能與業務場景深度綁定。傳統存儲系統只負責保管數據，卻無法完成數據預處理，導致AI模型“無米下鍋”，這便是數據準備不足的痛點。

高速增長的企業還常面臨“業務先行，IT 滯后”的困境。楊旭提到一家領先的三輪摩托車制造商，IT系統滯后于業務增長，存在數據標準不一、孤島林立等問題，這種“數據煙囪”不僅降低效率，更讓AI的實時性優勢蕩然無存，形成IT系統滯后性的難題，因此實現AI價值需要先完成數據整合與打通等基礎工作。

AI投入的成本陷阱也不止在算力端。一臺高端GPU單價可達數十萬元，但如果存儲系統無法高效協同，算力資源會被嚴重浪費。企業客戶的核心訴求不是買更貴的設備，而是讓現有設備高效協同。這就需要存儲與算力的深度適配，而非簡單拼接。

當AI自動化流程滲透到業務核心，數據安全的重要性呈指數級上升。在政務、醫療、能源等一些關鍵行業，如果數據丟失或被篡改，不僅會導致業務中斷，更可能引發安全風險。傳統存儲的“備份+加密”模式，已無法應對AI場景下“實時防護、快速恢復”的需求，企業需要從存儲層到應用層的全鏈路安全機制。

此外，AI模型訓練往往需要持續數天甚至數周，一旦因存儲故障導致訓練中斷，前期投入的算力、時間成本會全部歸零。這種連續性難題，考驗的不僅是存儲的穩定性，更是故障后快速續接的技術能力。

這一系列挑戰共同指向一個結論：AI時代的存儲，早已不是存數據的工具，而是決定AI能否落地的基礎設施底座。而聯想凌拓的“智存?智變”戰略，正是為解決這一核心矛盾而生。

從“存數據”到“用數據”

在聯想凌拓的技術邏輯中，“智存”是基礎，讓數據具備“被AI使用的能力”；“智變”是目標，讓數據驅動業務創新。支撐這一邏輯的，是LiSA統一架構與NetApp AFX橫向擴展存儲平臺兩大核心創新，它們并非簡單的新產品，而是重構存儲價值的新范式。

在聯想凌拓首席運營官林佑聲看來，LiSA并非單一產品，而是一套架構，通過底層兼容所有存儲設備，上層封裝行業場景能力，其核心在于統一的數據管理能力，底層存儲設備的差異不影響上層智慧數據管理功能的實現。

聯想凌拓首席運營官 林佑聲

這種設計的好處在于直擊行業痛點：傳統存儲廠商要么提供“通用型產品”，讓企業自己適配場景；要么提供“定制化方案”，成本高、擴展性差。而LiSA通過“數據統一管理+垂直場景能力”的模式，實現了靈活性與專業性的平衡。

LiSA將行業知識轉化為可復用的行業模板。通過統一的管理界面封裝不同行業所需的功能模塊，在界面體驗一致的前提下，靈活適配多樣化場景，從而形成可復用的行業解決方案，企業可根據需求“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能力；而在生產質檢場景中，客戶則強調在保證數據長期保存的前提下，實現極致的存儲壓縮以控制成本。面對這類需求，LiSA可通過加載相應的功能插件（如極致壓縮模塊）來貼合客戶的實際生產與運營流程。

因此，LiSA本質上是一個為貼近客戶業務實際而設計的統一管理架構，能夠根據場景需求靈活集成從插件到數據管理的各類功能。在部署層面，LiSA可部署于部分計算節點上，而其數據管理層則后端對接不同的存儲設備，從而構成一個完整的、可靈活適配的體系架構。

未來AI將更多轉向行業細分模型，需要“喂養”高質量、高價值的專業數據。對此，在設計AI就緒方案時，聯想凌拓聚焦于提升數據價值。技術架構上，聯想凌拓摒棄了過去“一刀切”的集成式方案，轉向解耦設計，使計算、存儲等資源可獨立擴展、按需組合，以靈活適應AI場景對性能、容量或成本的不同側重。

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

如果說LiSA解決了“數據怎么用”的問題，那么NetApp AFX則解決了“數據怎么高效流動”的問題，這正是存算融合趨勢下的關鍵突破。

傳統存儲架構中，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，企業可根據需求“搭積木”：需要高IO時，增加控制器節點；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數據引擎，通過深度優化的協議，實現了存儲與GPU的無縫對接。

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

無論是LiSA還是NetApp AFX，其核心邏輯都是以數據為中心，不再將存儲視為孤立的硬件，而是將其作為連接數據與AI、驅動業務創新的中樞。這種轉變，正是聯想凌拓對“智存?智變”的技術詮釋。

雙重基因下的國產化路徑

在“數字中國”戰略推進下，國產化已不是“選擇題”，而是“必答題”。但存儲領域的國產化，面臨如何平衡技術領先性與本土適配性的核心矛盾。

聯想凌拓的獨特優勢，在于其“雙重基因”——既依托聯想與NetApp的全球技術積累，又具備深度的本土研發與生態能力，這讓其在國產化道路上走出了一條差異化路徑。

聯想凌拓的國產化，并非簡單的替換硬件，而是技術內核的本土化重構，縱觀其國產化之路，大致可以分為三步：第一步，將NetApp的核心技術與本土硬件適配；第二步，基于本土需求進行二次開發；第三步，實現核心技術的自主創新。

目前，聯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化認證，擁有完全自主知識產權。

楊旭認為，未來三年，中國市場在科技與數據管理領域將呈現兩大核心趨勢：一是AI技術將進入規模化落地階段，在各行各業催生豐富的應用場景；二是關鍵基礎設施的國產化進程將持續加速，國內生態體系——包括軟件、硬件及相關服務——將日益成熟完善，取得顯著進展。

為此，聯想凌拓的生態策略，是以“場景為核心，鏈接全產業鏈伙伴”。在算力端，聯想凌拓除了與英偉達保持戰略聯盟，還與多家本土GPU企業合作，針對半導體、汽車等行業場景，聯合開發“存儲+算力”的一體化方案。

在行業應用層面，聯想凌拓與京東方在制造領域聯合打造智能質檢等場景的存儲架構，與正陽、博通等合作推出了多套服務本地客戶的方案。這些合作不是簡單集成，而是從需求定義到技術落地的深度協同。

聯想凌拓的國產化布局，不追求全行業覆蓋，而是聚焦“數據密集、AI需求迫切”的高價值場景，這也暗合了聯想凌拓對于行業發展的判斷。楊旭認為，在中國市場，存儲系統將在未來三年發揮更為關鍵的作用。隨著AI技術進入實質性的企業落地階段，在各種商業場景中實現真正部署已成為當務之急。國家在推動大規模算力中心建設的同時，也開始加強規劃與審核，強調必須基于實際落地需求和真實應用場景，以避免資源浪費。

因此，當前最迫切的是推動現有AI能力在企業端的有效落地。正如之前所指出，企業在AI落地過程中面臨的挑戰，而這正是存儲系統能夠發揮價值的地方。未來三年中，隨著企業逐步推進AI實施，那些能夠協助解決數據安全、數據整合、數據流動等關鍵問題的存儲系統，將迎來重要的發展機遇。從這個意義上講，存儲廠商在未來幾年具有廣闊的發展空間。

聯想凌拓的實踐，給行業帶來了三點關鍵啟示：

首先，技術創新要“接地氣”，AI時代的存儲創新不能只追求參數領先，而要解決企業的實際痛點，數據就緒、成本控制、安全可靠這些基礎問題比前沿技術更重要。

其次，國產化要“重生態”，存儲的國產化不是閉門造車，而是開放協同，只有鏈接芯片、服務器、ISV等全產業鏈伙伴，才能打造出好用、管用的解決方案。

第三，行業定位要“向前移”，存儲廠商不能只做后臺支持者，而要走向前臺，成為業務賦能者，深入理解行業場景，幫助企業用數據驅動創新，這才是存儲的核心價值。

當AI的浪潮席卷各行各業，當數據成為最核心的生產要素，存儲行業的“智變”才剛剛開始。聯想凌拓期望以“AI引路人”的角色，為客戶提供端到端的價值服務。

從基礎數據架構的規劃建議，到應用與系統層面的方案設計，再到最終的落地實施與運維保障，確保AI技術能夠順暢地融入其實際應用場景，這正是聯想凌拓的未來之路。而這不僅是一家企業的戰略選擇，更是整個存儲行業向“價值創造”轉型的縮影。

未來，當我們再談論AI如何改變世界時，或許會發現，那些默默支撐數據流動的存儲架構，才是這場變革中最堅實的基礎設施基石。

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審核編輯 黃宇