聯想淩拓CTO陳弘：AI時代，存儲廠商正迎來廣闊的發展空間

　　/朝聞通/随着智能體在企業落地，企業級存儲廠商在AI時代的定位越發清晰。

　　近期，在全球閃存峰會的采訪間裡，聯想淩拓CTO陳弘臉上多了幾分從容，作為一家數據管理公司的CTO，在他看來，AI 帶來的市場 “驚喜” 來得很快，企業需要打磨自身技術能力，助力客戶解決真實業務問題。

　　(聯想淩拓CTO 陳弘)

　　這個“驚喜”，指的是AI帶來的存儲需求量的增長。過去兩年，行業的眼光一直緊追着GPU和大模型，存儲像是一個旁觀者。進入2026年，AI工作負載從以訓練為主轉向持續推理和智能體運行，在閃存供應缺口擴大、價格上行的大背景下，高性能閃存持續處于緊缺狀态。

　　面對不斷高漲的閃存成本，陳弘的關注點并不落在産品漲價本身。在他看來，閃存市場的變化，對存儲系統廠商而言意味着新機遇 —— 并不是存儲系統要跟随市場漲價，而是市場正在對存儲技術提出全新訴求。

　　在本次交流中，行業顯現出三個關鍵變化：首先，閃存供應緊張，印證AI産生了真實的數據需求;其二，聯想存儲智能體開始改變存儲産品的交付模式;最後，存儲廠商也終于有機會更進一步靠近業務側，迎來廣闊發展空間了。

　　閃存

　　陳弘對這一輪存儲行情的判斷，沒有簡單停留在供需周期上。他在一年多以前就和銷售團隊分享過自己的判斷：當AI應用真正落地，數據需求就會随之釋放，進而拉動真實的存儲需求。

　　當推理和AI智能體成了持續運行的生産系統，特别是編碼類和智能體應用大規模落地之後，CPU、内存與存儲面對的不再是一次性的數據吞吐，而是不斷增長的上下文記憶、KVCache，以及訓練和推理過程中産生的新數據。

　　陳弘觀察到，很多AI的需求從訓練變成了推理和智能體，這對CPU、内存以及存儲帶來實打實的拉動。無論線下還是雲上的供應鍊，這部分需求都非常強烈。

　　閃存漲價是最直觀的現象，透過現象看本質，當企業部署AI時，看到内存和高性能閃存越來越貴，而自己的預算卻有上限。就不得不規劃哪些數據要留在GPU附近，哪些數據進入高性能閃存，哪些數據又可以下沉。

　　在陳弘看來，怎麼做好存儲分層、實現高效的數據流轉，讓有限的高價值的存儲資源得到充分發揮，同時把記憶、KVCache，以及訓練或推理後的産出，放到價格合理的存儲層，這才是存儲系統廠商面對的技術機會。

　　AI帶給存儲的挑戰，一方面是需要更大容量，同時還有一道複雜的數據調度題。硬件越是緊張，越是需要靠軟件把每一層資源用在刀刃上。

　　聯想存儲智能體

　　談到聯想存儲智能體，陳弘澄清了一個常見的認知誤區。他說，聯想存儲智能體嚴格來講不隻是一個簡單的智能體。智能體隻是人機或者機機之間的交互界面，但其背後其實是一個智算數據平台。

　　如今，聯想淩拓搭載了聯想存儲智能體的存儲方案其實體現了兩層思路。一層是聯想存儲智能體像FDE(前沿部署工程師)那樣，針對客戶的具體業務場景快速完成方案開發與交付;另一層是底層存儲基座，持續夯實安全圍欄、數據治理、數據同步與底層管理能力。

　　這兩層必須分開，因為存儲系統和AI應用完全是不同的開發節奏。存儲系統最關注自身的可靠性，沉澱到核心系統的功能要經曆漫長的開發和驗證。而智能體類應用疊代速度很快，幾周就會産生一輪變化，客戶很難為垂直場景功能等待半年以上的周期。

　　底層存儲負責穩定，聯想存儲智能體負責快速響應具體場景訴求。陳弘表示，如果告訴客戶某一項功能需要等待612個月才能上線，業務窗口早已錯過。而且現在閃存成本變化迅速，6個月之後的成本很可能已經跟客戶的預算不匹配了。

　　這套思路已經開始實際落地了。根據陳弘的介紹，在一些高端制造客戶中，客戶在采購存儲系統的同時，會同步采購聯想存儲智能體能力。與此同時，也有客戶，正是看中聯想存儲智能體能夠滿足垂直場景需求的價值，一并選擇對應的存儲系統。

　　過去，軟件常常是硬件成交後的附加項。現在，業務場景需要的軟件能力，反過來可以影像客戶選擇哪套存儲。這正是聯想存儲智能體最核心的價值體現。

　　當然，企業AI真正進入生産環境，速度還不是唯一門檻。陳弘提到，技術團隊看到Agent、AI的能力可以滿足業務需求，但真正落地，還要跟數據合規部門、法務部門讨論，這些數據的處理需要符合公司治理要求或者行業條規。

　　所以，業務邏輯能跑通僅僅是起點，隻有企業敢于讓AI接觸生産數據，才算跨過第一道門。陳弘表示，接下來聯想存儲智能體将結合後端的存儲，幫助企業構建一套安全可信、合規可控的數據平台。

　　存儲不再

　　存儲系統的角色變化，也體現在聯想淩拓的新産品上。

　　面向訓練和推理的全新DXN5000 G5全閃分布式存儲，把大規模寫入帶寬提升到150GB/s，同時支持KVCache卸載，在産品技術生态上，加強了與國内GPU算力平台的适配。

　　陳弘介紹，執行Checkpoint(檢查點)或者大規模數據寫入時，帶寬是一個硬指标，聯想淩拓的這次優化，可以更好支撐大模型訓練。同時針對推理場景，支持KVCache卸載。

　　與此同時，NetAppAFX迎來了2K版本。一方面，通過增加NVRAM容量進一步優化了IOPS和小IO場景的性能。另一方面，AIDE持續增強數據計算平面，引入GPU廠商的加速庫，讓AI數據處理任務能夠直接利用GPU算力完成加速。

　　如果把這些技術放在一起看，存儲系統在AI場景中的定位就非常清楚了。存儲不再被動等待上層應用寫入數據，單純充當“數據容器”，而是主動參與訓練前的數據準備、推理時的上下文供給，以及數據生命周期的調度。

　　在陳弘看來，AI時代下，存儲系統廠商不僅清楚了自己的定位，而且還在努力做出一個多年未有的重大突破。

　　他提到，“存儲廠商一直想突破一層‘隐形的壁’，更靠近客戶、貼近業務。目前，頭部GPU廠商、頭部大模型廠商和存儲産業一起重新定義了AI時代的存儲，比如‘2.5層的内存池’、‘ 3.5層的上下文記憶’等行業新概念。一旦打破這層壁壘，存儲行業将迎來更大的發展空間。

　　這種判斷值得整個存儲産業振奮。AI沒有簡單地把存儲重新推到舞台中央，它還改寫了舞台的邊界。存儲廠商的能力邊界，正在從提供容量，向數據治理、模型記憶、數據預處理和場景交付延伸。

　　結束語

　　陳弘對聯想淩拓的新角色做出清晰定義：聯想淩拓正在從傳統存儲廠商，轉型為AI時代的數據基礎設施提供商。聯想淩拓更加明确，企業當下最核心的工作，就是為客戶打造AI數據基礎設施，市場想象空間被極大打開。

　　有行業觀點認為，閃存供應緊張的局面還會持續較長一段時間。可以肯定是，閃存漲價屬于周期性現象，供需緊張終會得到緩解。但對于存儲行業而言，一旦打破這道“隐形的壁”，存儲行業就将迎來一片廣闊的發展空間。