文章核心观点 - 数据作为基础性战略资源和关键生产要素 其价值释放与高效利用已成为推动经济社会高质量发展的核心动力 但数据生产量与存储资源扩充速度不匹配 存在数据"应存未存"现象 同时数据质量和规模是AI发展的关键[1] - 大模型训练对存储提出毫秒级延迟 TB级带宽 EB级扩展要求 推动全闪化 AI数据湖 内生存储安全等技术同步发展[2] - 国内存储产业呈现稳健增长态势 存力总规模增速超20% 结构持续优化 闪存占比提升 行业应用呈现分层演进趋势[3] - 大模型应用需求涌现 需要海量多模态数据 非结构化数据价值凸显 但处理流程复杂 需要集约化建设打破数据孤岛 数据流通是关键环节[4] - 数据留存率下滑 存储空间利用率提升 面临低延迟高吞吐存储性能和大规模存储需求挑战[5] - 先进存力中心建设启动 需完善数据治理体系 深化存算协同 探索量子存储 DNA存储等先进技术 加大闪存技术研发投入[6] - 构建存算协同新模式 采用AI数据湖存储技术 全局数据可视编织技术 湖仓一体架构打破数据孤岛[7] - 采用内生存储安全机制 SSD发展触发成本拐点 全闪数据中心成为AI时代战略选择[8] - 先进存力是智能时代数据基础设施核心 需分层推进建设 城市建存力中心 行业建语料库 企业建AI数据湖[9] - 企业通过AI全流程工具链建设AI数据湖 实现自主高效运行[10] 存力发展现状 - 2022-2024年间存力总规模以超过20%的增长率扩张 截至2024年底全国数据存力总规模达1580EB 全年新增380EB 同比增长32%[3] - 闪存在外置存储中占比从2023年25%提升到2024年28% 存储系统由容量驱动向性能导向转型[3] - 存力布局呈现东部引领 中西提速的差异化协同发展态势[3] - 制造 互联网 金融等行业闪存替代节奏快 占比已超45% 教育 医疗 交通等行业在政策支持下稳步优化结构[3] 数据存储挑战 - 数据年产量由32.85ZB增至41.06ZB 增速25% 但数据存储总量由1.73ZB提升至2.09ZB 增速仅为20.81%[5] - 数据留存率由2.89%下滑至2.8% 同比下降3.15% 数据应存未存现象依然存在[5] - 存储空间利用率从2023年59%提升至61% 有效存储空间被进一步压缩[5] - 海量非结构化数据需要低延迟 高吞吐存储性能 数据要素汇聚需要PB级甚至EB级存储规模[5] 技术发展方向 - 推动全闪化 AI数据湖 内生存储安全等技术同步发展[2] - 探索量子存储 DNA存储等先进存储技术应用 打造存算一体化示范项目[6] - 聚焦闪存技术 架构 AI融合 内生安全等关键技术 加大研发投入[6] - 采用全局数据可视编织技术实现多源数据全局可视可管[7] - 构建湖仓一体架构打破数据孤岛[7] - SSD发展触发成本拐点 全闪数据中心成为AI时代战略选择[8] 应用实践案例 - 华为联合国内某车企进行联合创新 把城市数据和行业数据汇聚到统一平台 构建可信数据流通空间 实现新能源汽车安全隐患派车等安全监管服务 数据脱敏后提供金融保险 汽车销售等价值变现[9] - 华为已有多个存力中心上线或逐步上线[9] - 企业通过AI全流程工具链建设AI数据湖 令整体运行更自主高效[10]