2025年以來，SSD價格持續上漲，CPU同樣存在強烈漲價預期，智算中心面臨成本壓力。傳統“堆硬件”模式在漲價周期中難以為繼——單純增加采購不僅推高顯性成本，更因性能瓶頸導致算力閑置，造成巨大隱性浪費。

基于AI存儲領域的長期實踐，曙光存儲率先提出先進存力三大核心主張：效能、智能、協同，為行業提供系統性應對方案。

效能：告別硬件堆砌

效能主張的核心，是讓每份硬件投入產生更高業務價值。通過架構創新，在達到相同性能目標的前提下，減少對單一部件的數量依賴。

高性能存儲是踐行效能主張的關鍵路徑之一，核心在于確保算力零閑置。曙光存儲分布式存儲ParaStor F9000憑借超級隧道技術構建了端到端的數據通路，并將2U24盤位NVMe全閃節點的帶寬提升5.5倍，AI推理時延降低80%，訓練速度提升4倍，使萬億參數大模型的訓練周期縮短60%以上。這意味著僅需采購更少的服務器和閃存，便能獲得同等AI訓練速度。

高密設計同樣重要，可以有效優化數據中心空間與能耗的成本。曙光存儲ParaStor S6000以4U74盤位的高密設計，實現單框1.44PB容量，存儲密度提升70%，構建成本降低20%。搭配高密度液冷方案，可實現數據中心PUE值低于1.1，大幅降低了每TB數據的空間、供電和制冷分攤成本。

智能：動態優化資源分配

AI數據冷熱分化顯著，數據分層已從“可選項”變為“必選項”。曙光存儲認為存儲系統應具備智能感知、智能調度的能力，讓資源利用率最大化，動態適配業務需求。

曙光存儲StorInsight智能分析工具，可實時采集IO特征，配合智能數據調度功能，可實現熱數據自動遷移至全閃層、溫冷數據留存于高密介質，使存儲資源利用率提升35%；糾刪碼技術將存儲空間利用率提升至91%以上；數據壓縮與去重技術，可將存儲可用容量提升2-5倍；動態電壓調節技術可根據負載調整能耗，使存儲系統能效比提升45%以上。

曙光存儲通過軟件層面的全生命周期優化，硬件利用效率與數據流動性，減少高成本介質的資源浪費，進一步壓降了每TB有效數據的成本。在本輪市場周期中，可以平滑硬件價格波動的影響。

協同：尋求全域最優

單一部件的優化存在天花板，先進存力的更高價值在于協同。這需要從全域視角出發，打破存儲與計算的邊界、存儲內部的軟硬件隔閡、不同廠商產品之間的壁壘，通過開放架構與標準，構建可自由調度、無縫流動的數據基礎設施。

系統層面，曙光存儲AI數據工廠技術以“存算網強協同”為核心思路，實現從數據清洗、標注到訓練、推理部署的全鏈路優化。通過KV Cache offload、AI算子加速庫等技術，讓存儲深度參與計算過程，提升整體效率。超級隧道技術的硬件卸載能力，釋放30%以上CPU算力，并通過RDMA零拷貝機制、存算分離架構與智能調度等，進一步降低CPU的系統性開銷。

生態層面，曙光存儲積極推動行業標準與開放生態建設，主動開放存儲接口，廣泛適配主流AI框架與開源組件，并構建跨區域數據授權與安全機制，解決數據流動信任問題。

市場價格波動是挑戰亦是機遇，倒逼行業從“堆硬件”到“提效能”的價值革新。曙光存儲用全棧技術創新與豐富落地實踐，證明國產高端存儲系統可以擺脫硬件依賴。這表明，唯有以效能為牽引、智能為手段、協同為藍圖，才能為AI時代的智算基礎設施構建起強大、高效且富有韌性的數據底座，助力行業在不確定的市場環境中行穩致遠。