算力 “好兄弟” 存储发力：先进存力中心建设加速

在数字经济与人工智能产业爆发式增长的当下，“算力” 与 “存力” 已成为支撑数字社会运转的两大核心基础设施。随着大模型训练、自动驾驶、高清视频处理等场景对数据存储的需求呈指数级增长，存力作为算力的 “配套底座”，其战略重要性日益凸显。2025 年以来，国内先进存力中心建设进入加速期，多地政府密集出台支持政策，头部科技企业与运营商纷纷布局，推动存力基础设施从 “分散式存储” 向 “集约化、智能化、绿色化” 的先进存力中心转型，这一趋势不仅填补了我国在高端存储领域的部分短板，更与算力网络形成协同效应，为数字经济高质量发展提供坚实支撑。

从行业背景来看，全球数据量正以每年 25% 的速度增长，据 IDC 预测，2025 年全球数据圈规模将突破 175ZB，其中 AI 训练、工业互联网等场景产生的非结构化数据占比超 80%，对存储的容量、速度、可靠性提出更高要求。而我国存力基础设施长期存在 “规模不足、结构失衡、效率偏低” 的问题：截至 2024 年底，我国数据中心存储总容量约为 35EB，仅能满足当前数据存储需求的 60%；在存储结构上，高端存储（如全闪存阵列）占比不足 15%，远低于国际平均水平（30%）；在能效方面，我国存力中心平均 PUE（能源使用效率）为 1.6，高于美国（1.3）、欧盟（1.4）等发达地区，绿色化转型需求迫切。在此背景下，先进存力中心的加速建设成为必然选择。

一、建设加速的三大核心驱动因素

1. 政策引导：顶层设计明确存力战略地位

2025 年 3 月，工信部发布《先进存力基础设施发展行动计划（2025-2027 年）》，首次将存力与算力并列纳入 “新型信息基础设施” 范畴，明确提出到 2027 年建成 “东数西存、南数北备” 的全国先进存力网络，实现高端存储容量占比超 30%、存力中心平均 PUE 降至 1.3 以下、关键存储技术自主可控率达 80% 的目标。随后，北京、上海、广东、贵州等 12 个省份相继出台地方配套政策，通过财政补贴、土地优惠、能耗指标倾斜等方式支持先进存力中心建设。例如，上海市对 PUE 低于 1.2 的先进存力中心给予最高 5000 万元的建设补贴；贵州省推出 “存力补贴” 政策，对存储规模超 1EB 的中心按每 EB 200 万元给予奖励，政策红利显著激发了市场主体的投资积极性。

2. 需求拉动：AI 与产业数字化催生存力缺口

人工智能尤其是大模型训练，成为拉动存力需求的核心引擎。以 GPT-5 大模型为例，其训练过程需存储超 100TB 的训练数据，且对存储 IO（输入输出）性能要求极高，传统机械硬盘（HDD）已无法满足需求，必须依赖全闪存阵列（All-Flash Array）或存储级内存（Storage Class Memory, SCM）。某 AI 企业测试数据显示，采用全闪存阵列的存力中心，大模型训练数据读取延迟较传统存储降低 80%，训练周期缩短 40%。除 AI 外，工业互联网、自动驾驶、高清视频等场景也对存力提出差异化需求：工业场景需存储设备具备高可靠性（平均无故障时间 MTBF 超 100 万小时），以应对生产数据的长期归档；自动驾驶场景需边缘存力节点支持低延迟（<10ms）数据存储，满足实时决策需求；高清视频场景则需大容量存储支持 4K/8K 视频的实时录制与回放。多重需求叠加下，2025 年上半年我国先进存力市场规模达 480 亿元，同比增长 55%，预计全年将突破 1000 亿元。

3. 技术突破：国产存储硬件与软件能力提升

国产存储技术的突破为先进存力中心建设提供了支撑。在硬件层面，长江存储已实现 3D NAND 闪存芯片的规模化量产，其最新发布的 X4-9070 芯片存储密度达 236 层，与三星、美光的同级别产品性能相当，价格低 15%-20%；华为推出的 OceanStor 全闪存阵列，支持最大 1024 个节点集群，存储容量达 1EB，IOPS（每秒输入输出操作）突破 1000 万，性能达到国际领先水平。在软件层面，国产分布式存储系统（如华为 FusionStorage、阿里 OSS、曙光 ParaStor）已实现对 POSIX、S3 等国际标准接口的兼容，支持多协议统一存储，可同时满足块存储、文件存储、对象存储的需求，某互联网企业基于国产分布式存储系统搭建的存力中心，资源利用率较传统存储提升 35%，管理成本降低 25%。此外，存储虚拟化、智能缓存、数据 deduplication（重复数据删除）等技术的应用，进一步提升了存力中心的效率与性价比。

二、先进存力中心建设的四大核心方向

1. 架构升级：从 “集中式” 到 “分布式 + 边缘” 协同

传统存力中心多采用集中式架构，数据存储与处理集中在少数大型数据中心，存在延迟高、带宽占用大的问题。先进存力中心则构建 “分布式核心 + 边缘节点” 的协同架构：在核心区域（如东部经济发达地区）建设大型分布式存力集群，满足海量数据的长期存储与集中管理需求；在边缘区域（如工业园区、交通枢纽）部署小型存力节点，实现数据的本地化存储与低延迟访问，二者通过高速网络（如 5G-A、F5G-A）实现数据同步与协同调度。例如，阿里云在长三角地区建设的 “长三角先进存力集群”，由上海核心节点（存储容量 5EB）与杭州、南京、苏州等 10 个边缘节点（每个节点存储容量 0.5EB）组成，边缘节点与核心节点间通过 100Gbps 专线连接，数据同步延迟控制在 50ms 以内，可满足电商直播、工业质检等场景的低延迟存储需求。

2. 技术选型：全闪存与存储级内存成主流

为提升存储性能，先进存力中心普遍加大对全闪存阵列与存储级内存的应用。全闪存阵列采用闪存芯片作为存储介质，IO 延迟仅为传统机械硬盘的 1/100，IOPS 是机械硬盘的 10-20 倍，适合 AI 训练、高频交易等高性能场景。2025 年上半年，我国全闪存阵列市场规模达 180 亿元，同比增长 70%，占高端存储市场的比重从 2024 年的 45% 提升至 60%。存储级内存（如英特尔 Optane、长江存储 Xtacking）则兼具内存的高速与存储的持久性，可作为 “缓存层” 部署在内存与硬盘之间，进一步降低数据访问延迟。某金融机构基于存储级内存构建的交易数据存储系统，数据读取延迟降至 50 微秒，较全闪存阵列再提升 50%，满足高频交易对实时性的严苛要求。

3. 绿色低碳：通过技术创新降低能耗

绿色化是先进存力中心建设的重要指标。在硬件层面，存力中心采用低功耗存储设备，如长江存储的低功耗 3D NAND 芯片，每 TB 存储容量的功耗较传统芯片降低 40%；在散热技术上，推广液冷散热（如冷板式液冷、浸没式液冷），某数据中心测试显示，采用浸没式液冷的存力集群，散热能耗降低 60%，整体 PUE 从 1.6 降至 1.2。此外，存力中心还通过 “存储分层” 策略降低能耗：将访问频率高的 “热数据” 存储在全闪存阵列中，访问频率中等的 “温数据” 存储在混合闪存阵列中，访问频率低的 “冷数据” 存储在高密度机械硬盘或磁带库中，某运营商存力中心采用该策略后，整体能耗降低 28%，每年节省电费超千万元。

4. 安全可控：构建全链路数据安全体系

先进存力中心高度重视数据安全，从硬件、软件、管理三个维度构建防护体系。在硬件层面，采用国产存储芯片与设备，避免 “卡脖子” 风险，目前国内先进存力中心的国产硬件占比已超 70%；在软件层面，部署数据加密、访问控制、容灾备份等安全功能，支持国密算法（SM2/SM3/SM4）加密，某政务存力中心通过 “两地三中心” 容灾架构，实现数据零丢失（RPO=0）与业务快速恢复（RTO<1 小时）；在管理层面，建立 “存储设备 - 数据传输 - 数据使用” 全生命周期安全管理机制，通过 AI 监控系统实时检测异常访问行为，某企业存力中心的 AI 安全系统，可在 10 秒内识别并阻断恶意数据窃取行为，安全防护响应速度较传统系统提升 90%。

三、典型案例：不同主体的存力布局路径

1. 运营商：打造全国性存力网络

三大运营商凭借网络优势，成为先进存力中心建设的主力军。中国移动在全国布局 “5+31+N” 存力网络：在内蒙古、贵州、甘肃、宁夏、新疆建设 5 个超大型存力核心节点（每个节点存储容量 10EB），用于存储 “冷数据”；在 31 个省区市建设区域存力节点（每个节点存储容量 2-5EB），存储 “温数据”；在 N 个边缘场景部署小型存力节点，存储 “热数据”。截至 2025 年 8 月，中国移动存力总容量达 85EB，成为国内最大的存力服务提供商。中国电信则聚焦 “存力 + 算力” 协同，在安徽芜湖建设的 “皖江先进存力中心”，与当地算力中心通过 100Gbps 专线直连，实现 “算力按需调度、存力随用随取”，已为长三角地区 200 家企业提供存算一体化服务。

2. 科技企业：聚焦垂直场景存力解决方案

头部科技企业则针对 AI、工业等垂直场景，推出定制化存力解决方案。华为为自动驾驶场景打造的 “车路协同存力节点”，采用边缘存储架构，支持车辆数据的实时本地化存储与分析，存储延迟 < 10ms，可满足自动驾驶车辆对路况数据的实时处理需求，目前已在深圳、苏州等城市的智能网联汽车示范区落地。阿里则为 AI 企业提供 “云原生存力服务”，基于对象存储 OSS 与全闪存阵列，构建弹性扩展的存力池，AI 企业可根据训练需求按需租用存储资源，按实际使用量付费，某 AI 独角兽企业通过该服务，存力成本降低 30%，资源弹性扩展速度提升 50%。

3. 地方政府：建设区域性存力枢纽

地方政府则结合区域产业特点，建设区域性存力枢纽。贵州省依托 “东数西算” 工程，在贵阳建设 “西南先进存力枢纽”，重点服务全国 “冷数据” 存储需求，目前已建成存储容量 20EB 的存力中心，吸引腾讯、百度等企业将备份数据、历史日志数据迁移至该中心，数据存储成本较东部地区降低 40%。上海市则聚焦工业场景，在临港新片区建设 “工业先进存力中心”，存储容量达 5EB，采用全闪存阵列与工业级存储设备，支持 Modbus、Profinet 等工业协议，已为特斯拉、上汽等车企的智能工厂提供生产数据存储服务，帮助企业实现生产数据的长期归档与追溯。

四、面临的挑战与未来趋势

1. 核心挑战：技术、成本与生态的三重制约

尽管先进存力中心建设进展迅速，但仍面临三大挑战：其一，高端存储芯片依赖进口 —— 虽然长江存储已实现 3D NAND 量产，但存储级内存（如 Optane）、高端控制器芯片等仍依赖英特尔、美光等海外厂商，自主可控率不足 50%；其二，建设与运营成本高 —— 先进存力中心的单 EB 建设成本约为 1 亿元，是传统存力中心的 2-3 倍，且运营过程中的电费、维护费较高，对企业资金实力提出考验；其三，生态协同不足 —— 存力与算力、网络的协同机制尚未完全建立，存在 “存算不匹配”“存网不同步” 的问题，例如部分算力中心的存储 IO 性能无法满足算力需求，导致算力资源闲置。

2. 未来趋势：智能化、融合化与全球化

展望未来，先进存力中心将呈现三大发展趋势：一是智能化水平提升 ——AI 技术将深度融入存力中心的管理与运营，通过 AI 算法实现存储资源的智能调度、故障的自动预测与修复，某存力中心测试显示，引入 AI 管理系统后，存储资源利用率提升 25%，故障修复时间从 2 小时缩短至 15 分钟；二是 “存算网” 融合加速 —— 存力中心将与算力中心、通信网络深度融合，形成 “存算一体”“存网协同” 的基础设施体系，例如华为提出的 “存算一体服务器”，将存储芯片与算力芯片集成在同一服务器中，数据无需在存储与算力之间传输，处理效率提升 60%；三是全球化布局起步 —— 国内存力企业将逐步拓展海外市场，在东南亚、中东等数据增长较快的地区建设存力中心，例如阿里云已在新加坡建设存储容量 2EB 的存力中心，为当地电商、金融企业提供服务，推动我国存力技术与标准的国际化。

对于身处智能制造与数字经济领域的企业而言，先进存力中心的加速建设既是机遇也是挑战 —— 如何依托存力基础设施优化数据管理策略？如何通过资本运作整合存储产业链资源、提升市场竞争力？智能制造产业资本运作与并购高级研修班（https://www.bjs.org.cn/c/16516.html）为企业提供了专业解决方案。该课程汇聚行业权威专家，通过解析先进存力中心建设的典型案例，系统讲解智能制造领域的资本运作策略、并购整合技巧、技术与资本协同方法，助力企业把握存力产业崛起的战略机遇，实现技术升级与市场拓展的双重突破。

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