生成式人工智能催生算力需求 数据存储产业迎来新机遇

今年以来，以ChatGPT等为代表的人工智能应用对相关行业数字化转型产生了积极影响。业内分析认为，算力已成为关键生产力，算力集运行计算力、数据存储力、网络运载力一体，成为支撑数字经济高质量发展的新动能。

随着人工智能、大数据、元宇宙等技术飞速发展，算力需求不断攀升，海量数据的存储和处理需求不断增长。各种新兴应用场景对数据存储的容量、效率、流动性和安全性等方面提出了更高的需求，存储技术也呈现多维度的发展趋势。

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中国信息通信研究院院长余晓晖表示，近年来，我国存力产业保持快速健康发展。从总体上看，我国数据存力发展平稳，存力规模与存力质量逐步提高。到今年6月，相比去年同期，我国存力增长了23%，达到了1080亿字节。

“先进存力，主要是指企业级存储中更加先进的存力，其以大容量、高性能为基础，以‘先进介质、高效架构’为支撑，以‘开放生态、绿色低碳、安全可靠’为关键，可应用于更广泛的关键场景的存储能力。”近日，在2023中国算力大会“先进数据存力”论坛上，《中国存力白皮书（2023年）》正式发布。

随着数字经济的快速发展，数据的存储、管理、处理和分析已经成为企业生产和经济运营的重要一环。中国互联网协会常务副秘书长陈家春表示，随着技术的进步，数据存储方式在不断更新换代，数据存储技术不断迭代，带来更多商业机会和赋能空间，也面临着一些挑战。

“一方面，海量数据呈指数型增长，数据在加速流动；另一方面，承载数据的关键载体还存在着多方面的挑战和问题。”陈家春表示，在此背景下要加强技术攻关，推进存储产品的创新；重视数据安全，提高数据管理效率，关注赋能增效，着眼存力应用落地。

新一轮的存储技术变革正在开启新机遇。中国工程院院士倪光南指出：“当前存储领域正在从机械硬盘向半导体存储演进、转化的产业升级。我们应该抓住时机，趁着AI算力的发展加速存储的发展，同时也促进我们的存储领域从机械存储向先进存储发展，进行技术的革新。”

在倪光南院士看来，随着国产存储整机和闪存生产能力提升，固态硬盘（SSD）取代机械硬盘（HDD）的时机已经到来。

数据载体的存储能力是释放数据要素价值的基础，数字中国建设的整体布局规划，《“十四五”国家信息化规划》《“十四五”信息通信行业发展规划》等一系列政策文件，在统筹布局绿色智能的基础上，对算力设施，强化数据采集、数据存储，加工处理、智能分析等能力做了全面系统的部署。

如何进一步推动发展创新以及更好把握数据要素和数字经济发展的历史机遇？

余晓晖表示，在政产学研用各界的共同努力下，我国存力产业得到了快速发展。如何进一步推动去发展创新以及更好地把握数据要素和数字经济发展的历史机遇，还需要各界持续不断地共同努力：一是进一步激发产业的创新活力，技术层面广泛联合科研院所、高校、领军企业攻关存储技术的瓶颈，加强存储全产业链的产学研协同，健全创新链、产业链和供应链，应用层面加强推动存力在经济社会数字化转型发展中的应用创新，开发高性能产品，推广最佳应用实践，推动全领域、全产业链、全供应链的应用创新。二是进一步深化存力的业务场景，面向国民经济和社会发展的重点领域，围绕数字化、智能化转型和数字产业化发展的主战场，不断扩大数据资源的利用，挖掘和价值释放的应用场景，培育新应用、新业务、新业态，创造持续增长的消费需求，形成业务拉动存力发展的强大动能。三是进一步开拓合作共赢的局面，强化国际产业应用技术与标准合作，推动我国存储产业的国际化发展，不断提高我国在全球存储领域的影响力和竞争力，服务全球数字化转型和数字经济发展。

在半导体数据存储方面，倪光南院士认为，在产业链上游，中国主控芯片已实现自主设计生产，可以迅速赶上国际先进水平；在产业链中游，国内一批企业拥有足够实力进入国际市场的技术能力，我国数据存储产业有望像5G一样，成为中国在国际市场的一张新名片。

在数据安全方面，中国工程院院士沈昌祥指出：“数据存储是可信计算体系的重要组成部分，是数据安全的最后一道防线。”他提出，当前缺少可信标准，国产化应用牵引不足，为此，他呼吁政产学研用强强联合，制定可信存储标准，加速产品化落地，实施安全可信测评，推进行业应用。

算力不仅仅是单独一个环节，广义的算力包括存力、算力和运力，如果只有计算，而没有存储、信息通信、网络的支持，现实意义的算力将无法实现。以人工智能为例，缺少以数据为基础的知识库、语料库，所有AI大模型在本质上都将无法实现其效果。

华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰表示：“所以我们认为，中国在未来AI时代要持续领先，一个很重要的基础就是必须具备很先进的存力。把存储打造成为中国暨5G之后的第二张科技名片，我个人认为是有可能的，而且‘以存强算’可以让中国的数字基础设施更为领先、保持领先。”

业内人士指出，各领域数字化、网络化、智能化进程不断加速，带动算力服务需求呈指数级增长。我国人口和超大市场的潜在规模优势，更将有效转化为海量数据优势和丰富应用场景优势，从而带动广义算力行业的蓬勃发展。