本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合
数据存储有希望成为中国在全球科技领域的第二张名片。
过去一年，AI大模型带火了HBM（高带宽内存），也让存储产业一跃成为“风口”。目前，全球存储市场已达千亿美元规模，但当海外厂商的HBM产能订单排期已至2027年时，国内大多数存储厂商依然困在“价格战”里。
“仅中国市场的机械硬盘（HDD）年消耗量就接近600亿元，但核心技术的缺失与产能不足，使我国产业在全球供应波动中处于被动局面。”华为公司高级副总裁、云CEO、数据存储产品线总裁周跃峰近日在接受媒体专访时，用“前有狼后有虎”形容当前国内存储行业的格局：前有国际巨头的技术壁垒，后有内部价格战竞争的拖累。
尽管挑战严峻，周跃峰依然对中国存储产业的未来抱有信心。“中国已是数据大国，年数据产生量从800EB级别倍增发展。在存储领域，从底层介质、元器件到上层软件与操作系统，已基本实现国产化。”他表示，像5G一样，数据存储有希望成为中国在全球科技领域的第二张名片。
周跃峰认为，AI发展带来了两方面机遇：一方面，全球AI数据基础设施投入持续加大，直接拉动存储需求；另一方面，数据战略价值凸显，国家数据局的成立正推动数据长期保存成为战略需求。
然而在关键核心技术领域，挑战也依然严峻。“大家如果看一下中国IT的整个产业链，唯一没有实现国产化的存储器件就是机械硬盘HDD，”周跃峰对记者表示，全球仅有三家公司能够生产，均不在中国，但中国每年的HDD消耗量增长率却居高不下。“这一核心技术的缺失，使我们的产业在全球供应链中处于被动地位。我认为存储介质应该加快多元化、均衡发展，从材料、制造设备和工艺等方面进行突破。”
除了存储器件的短板，在存储设备层面，虽然华为已跻身全球第一梯队，与戴尔、东芝等国际巨头同台竞技，但国内存储行业整体仍停留在中低端市场竞争。“当前不少国内存储设备厂商仍聚焦传统赛道，以价格为核心竞争点，”周跃峰表示，“这种内卷模式意义有限，企业应跳出价格竞争，集中突破技术创新。”
华为周跃峰在2025数据存储产业大会发表演讲
今年11月，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰发表题为《智能始于数据，共迎AI时代数据存储产业新机遇》的主题演讲。
分享了其对存储产业发展方向的思考。智能始于数据。AI时代下，数据从记录载体加速转变为信息与知识，直接赋用于AI训练与推理，推动人类文明不断前进。因此，存储创新在AI时代变得更加重要。
面向未来，华为认为数据存储可从六个方面创新演进：
首先，极致性能。AI多样化的工作流负载，对存储性能提出了更高要求。比如，存储需提供更大带宽、超高IOPS和微秒级时延性能，确保数据至GPU的传输畅通无阻，并高效支撑多轮对话与长文本推理等任务，提升训练与推理效率。因此，未来存储需引入新量纲和新标准。
第二，高可扩展。存储架构需步入纵向与横向扩展兼顾的新阶段。EB级的横向扩展能力可帮助互联网等行业高效存储海量业务数据，而以DPU（Data Processing Unit，数据处理单位）为核心的纵向扩展，则能助力更多企业突破本地存储容量边界，实现“近存计算”。
第三，数据编织。数据价值的释放，始于对海量数据的汇聚与全局治理，应加快实现数据全局可视、可管、可用。华为Omni-Dataverse（统一数据空间）已帮助全球客户实现跨物理地域全局可视、多模态数据融合检索与全生命周期数据优化。
第四，数据韧性。构建存储内生安全，实现从被动响应到主动防御的转变至关重要。存储安全防护已成为IT系统中守护客户数据安全的最后一道坚实防线，也将成为未来数据存储的必备能力，无法满足数据韧性要求的存储系统将难以适应AI发展。
第五，新语义。随着数据存储从“存数据”向“存知识、存记忆”演进，数据存储形态将进化为AI数据平台（AI Data Platform），承担起更多与AI紧密相关的功能，包括提供丰富的新型服务语义与数据接口，支持推理加速、知识库生成与检索，从而提升AI推理体验与Agent智能化水平。
第六，可持续发展。AI发展驱动数据资产需要长久留存，冷数据逐渐“升温”，亟需新型温存储介质与系统，实现经济、高效存储。HDD机械硬盘作为当前温数据的主流存储介质，是存储领域唯一尚未实现国产化突破的关键一环。产业界应携手攻克新型温存储核心技术，增强我国在全球市场波动中的主动权。
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