8月28至30日，2025年第二届CCF中国存储大会在湖北武汉隆重召开。浪潮数据云存储产品线总经理刘希猛应邀出席主论坛，并发表主题演讲《融存智用 运筹新数据》。在演讲中，刘希猛分析了人工智能在当下和未来发展中面临的核心问题，并提出“融合存储”这一技术战略，为加快落实“人工智能+”行动提供了新的解决方案。
从“弱人工智能”到“强人工智能”：数据驱动成为关键要素
美国哲学家约翰·塞尔（J. R. Searle）提出依据智能水平将人工智能划分为“弱人工智能（Weak AI）”、“强人工智能（Strong AI）”与“超人工智能（Super AI）”。当前，我们正处于从“弱人工智能”向“强人工智能”演进的关键阶段。刘希猛指出，算力和算法是支撑“弱人工智能”向“强人工智能”发展的基础，在未来的一段时间，大模型逐渐标准化，模型本身不再是护城河，数据驱动将成为人工智能向更高智能水平发展的关键要素，数据驱动的AI生态将成为企业创新的核心引擎，谁掌握数据，谁就掌握智能，企业也会加快挖掘数据价值，推动人工智能演进，衍生出新的应用。
新应用会带来新挑战。刘希猛认为，在当前和未来的一段时间内，企业挖掘人工智能数据价值的过程中主要面临三大挑战：一是数据管理成本高，大模型训练的基础数据数量、容量和类型带来的处理复杂度增长10倍乃至千倍，需要存储超大规模原始数据并对数据处理进行高效管理；二是数据访问速度慢，算力、模型和数据规模不断增大，模型训练时GPU利用率持续下降，需要外置存储提供高效数据访问能力以提升GPU利用率；三是价值释放效率低，在大模型推理落地的过程中，HBM显存不足制约模型并行度、上下文长度和批量处理能力，需要外置存储打破HBM容量围墙，加快数据价值释放。
融合存储：智能时代的数据存储底座
面对上述挑战，浪潮存储正式发布“融合存储”技术战略，为人工智能落地提供数据存储底座解决方案。该技术战略的核心目的是持续演进融合存储技术，打造真正契合AI需求的领先存储产品。提供EB级存储空间、数据统一视图、TB级存储带宽和亿级IOPS以及推理提速数倍的能力，提供满足智能时代持续增加的存储能力要求，保证数据基础设施能够与算力和算法同步迭代，进而加快“人工智能+”行动落地。具体方向包括：
介质融合：磁光电融合，提升能效比。优化磁光电混合架构，建立统一资源池；依托智能分层框架对IO分类分级、冷热数据感知实现跨介质高效调度；通过数控分离架构持续优化性能；向上高性能层达到微秒级时延，千万级IOPS，向下归档层时延达到分钟级甚至秒级。实现性能成本的高度平衡，提升能效比。
协议融合：富元数据组织，提升共享效率。采用富元数据融合存储架构，通过增加元数据语义标签形成可支持多种非结构化数据的富元数据结构；通过构建标准化的原子操作集，为多种访问协议提供统一的元数据服务；支持多协议语义无损访问、性能相当。实现一次存储、多业务读取，降低数据存储成本。
管理融合：数据智能编织，加速数据流动。通过统一抽象接口，实现异构资源的统一纳管，并构建全局元数据统一视图，解决异构设备和数据管理的问题；通过业务数据亲和和缓存加速策略对数据进行调度，配置端到端数据传输校验，提高广域传输的安全性与效率。打破数据孤岛，保障数据可视、可见、可流动。
应用融合：存算协同加速，提升数据效率。以API驱动应用集成，构建存算统一架构，以计算下沉和存算协同编排实现存储和计算资源高效配合；通过KVCache融合提升KV缓存数据的生命周期管理效率，实现支持万亿级KV条目，超长上下文推理。以存代算，打破HBM限制，提升算力资源利用率，加快数据价值释放。
场景共同体：推动产品创新和应用实践
简单的数据练不出伟大的AI。从人工智能的发展历程来看，当前大模型的智能化程度和与“强人工智能”的距离很大程度上取决于对高质量数据集和数据存储底座的价值挖掘程度。浪潮存储坚持通过持续深入新场景、了解新需求、融合新技术打造更符合市场需求的存储产品，帮助用户“存好、管好、用好”自己的数据，加快人工智能的发展速度。
刘希猛建议，为充分挖掘数据价值，抢占我国在人工智能领域的创新高地，可从以下三个方面打造人工智能数据基础设施场景共同体：
坚持融合存储技术战略：以服务国家人工智能发展全局为导向，持续演进融合存储，打造安全、可靠、经济、高效的数据存储底座，以融合存储支撑全场景AI应用与数据中心建设，加速赋能强人工智能时代的创新突破与产业升级。
坚持应用为需求的第一来源：将应用场景作为技术创新的战略基点和价值验证的核心标准，系统构建覆盖技术追踪与产业映射的全链路需求治理体系，筑牢AI基础设施实用性底座。
构建高质量技术生态体系：打造产学研融合的创新联合体，贯通从理论突破到产业转化的全创新链，加速实验室成果向规模化生产的跃迁，以技术生态的协同优势赋能AI数据基础设施的持续迭代与代际领先。
刘希猛表示，浪潮存储始终坚持“洞察行业需求”和“构建高质量技术生态”的战略方向，融合存储也是在深度洞察人工智能技术和应用的基础上提出的技术战略。他认为，融合存储将成为未来人工智能发展不可缺少的数据基础设施，构建我国在人工智能领域的国际竞争力，加快迈向“强人工智能”的步伐。
