當前，全球存儲產業正經歷著前所未有的變革，AI大模型的興起讓高帶寬內存（HBM）成為焦點，存儲市場也因此站上了科技發展的“風口浪尖”。據行業觀察，全球存儲市場規模已突破千億美元大關，但國內外廠商的發展態勢卻呈現出截然不同的景象。海外存儲巨頭如三星、SK海力士和美光的HBM產能已被預訂至明年，訂單排期甚至延伸至2027年，而國內多數存儲廠商仍在價格戰的泥潭中掙扎。
華為公司高級副總裁、云CEO兼數據存儲產品線總裁周躍峰在接受專訪時，用“前有技術壁壘，后有價格內卷”來形容國內存儲行業的現狀。他指出，盡管中國已是數據大國，年數據產生量呈爆發式增長，存儲領域也基本實現了從底層介質到上層軟件的國產化，但在核心技術和高端產能上仍存在明顯短板。特別是機械硬盤（HDD）領域，全球僅三家廠商掌握生產技術，且均不在中國，而中國市場的年消耗量卻接近600億元，這種技術缺失讓國內產業在全球供應鏈中處于被動地位。
不過，挑戰與機遇總是并存。周躍峰認為，AI的發展為存儲產業帶來了兩大機遇：一是全球AI數據基礎設施投入的持續加大，直接拉動了存儲需求；二是數據戰略價值的凸顯，推動了數據長期保存成為國家戰略需求。中國工程院院士倪光南也持類似觀點，他在2025數據存儲產業大會中指出，我國數據存儲產業已擁有關鍵核心技術和足夠的產業規模，長江存儲的232層三維閃存芯片已達到業界先進水平，SSD主控芯片領域也有多家廠商實現自主研發并商用。
在存儲整機和系統領域，倪光南表示，我國整體技術已達到國際領先水平，國產存儲已在多個關鍵行業的核心生產系統中規模化應用，產業鏈基本齊備，具備了一定的全球競爭力。然而，周躍峰也坦言，在存儲器件層面，特別是機械硬盤領域，國內仍存在明顯短板。他呼吁，存儲介質應加快多元化、均衡發展，從材料、制造設備和工藝等方面進行突破。
隨著AI大模型的快速發展，存儲產業正迎來深刻變革。周躍峰透露，華為已從“以處理器為中心”的IT架構向“以數據為中心”演進，以滿足AI時代對超大數據處理量和傳輸量的需求。他比喻說，真正的AI系統必須是“數據存儲+處理器”的協同體系，就像一個人既要腦子轉得快，也要記憶力超強。
為了應對這一變革，華為將于明年初發布實體化的AI數據平臺產品，將推理加速、知識庫生成等AI功能集成到存儲中，實現“近存計算”。周躍峰認為，未來的存儲將不再只是數據的“儲藏室”，而是演進為具備AI能力的智能數據平臺。同時，傳統的數據分層體系也在被顛覆，AI時代沒有冷數據，所有數據都可能隨時需要被讀取、訪問，作為生成知識與訓練AI的語料。
這一轉變對存儲介質提出了新要求。周躍峰強調，醫療、金融等行業需要將數據保存50至60年用于AI訓練，而新興行業如機器人則最缺乏數據積累。因此，兼具大容量與經濟性的存儲介質將成為剛需。華為已沿著優化數據通路和研發UCM技術兩個方向推進，以提升訓練效率和推理效率。UCM技術能讓AI集群在推理過程中實時“記憶”并復用推理數據，提升用戶體驗。
面對存儲產業的變革，周躍峰呼吁國內存儲企業應跳出低水平價格戰，加速面向AI的技術創新，攻克“以存強算”關鍵技術，并加快構建完備的存儲產業鏈，推動介質技術的多元化發展。他坦言，實現“國產存儲自由”仍需時間，但存儲領域可通過軟件優化和算法創新補償硬件短板，影響相對較小。隨著數字化向智能化轉變，數據重要性不斷提升，存儲市場空間將會越來越大。他希望中國存儲產業鏈能攜手加快技術創新和進化，早日邁入存儲“自由”的新時代。
