毫無疑問，在AI革命席卷全球，新質生產力加速形成的今天，高效、安全、低碳的數據存儲已成為支撐這一切的關鍵“底座”。

在此過程中，分布式全閃存儲勇挑大梁，從過去幾年的概念探討與小范圍試點，邁入到了當下大規(guī)模應用的全新階段，成為破解海量數據存儲難題的關鍵路徑和實踐選擇。

可以預期的是，隨著其廣泛的應用落地，它不僅將推動關鍵行業(yè)數據基礎設施的代際升級，也將宣告海量數據存儲邁入“全閃化”的新時代。

01.

AI-Ready“必選項”，

分布式全閃存儲規(guī)�；涞�

可以看到，在AI大模型爆發(fā)性增長的背景下，數據存儲面臨前所未有的嚴峻挑戰(zhàn)，具體來說：

一是，應對指數級的AI數據洪流。過去幾年，AI模型參數量增長數千倍，與之相伴的海量數據存儲需求，成為大模型爆發(fā)給數據存儲系統(tǒng)帶來的首要考驗。

二是，滿足非結構化數據的挑戰(zhàn)。據統(tǒng)計，當前全球新增數據中80%為非結構化數據，年復合增長率達38%，因此如何高效存儲與調用這類數據，已成為大模型時代必須攻克的課題。

三是，滿足嚴苛性能與安全要求。AI工作流程涵蓋采集、準備、訓練、推理四大階段，各階段對數據讀寫的需求差異顯著，進一步提升了存儲系統(tǒng)的性能要求。與此同時，圍繞AI大模型的數據主權以及隱私泄露的風險，既隱蔽又嚴重，也讓數據安全防護能力成為了大模型存儲系統(tǒng)的核心指標。

面對這些挑戰(zhàn)，分布式全閃存儲憑借其核心技術架構完美契合了AI時代的存儲核心訴求，實現了從“說得好”到“做得到”的飛躍：

一方面，是核心介質革命，基于固態(tài)硬盤（SSD）構建的分布式全閃存儲，相較于機械硬盤（HDD），在容量密度、讀寫性能（尤其高并發(fā)IOPS）、能效比（上實現了質的跨越，直接化解了海量數據存儲的空間、性能與能耗痛點。

另一方面，是系統(tǒng)級技術創(chuàng)新，分布式全閃存儲創(chuàng)新性地融合了高性能SSD、高速無損RDMA網絡和智能化軟件棧，這使其不僅具備SSD的單點優(yōu)勢，更升級成為能夠實現線性擴展的容量與性能、極致穩(wěn)定的高可用訪問體驗等系統(tǒng)級能力，完美應對了AI數據洪流。

在此背景之下，越來越多的存儲廠商也積極推出成熟的分布式全閃存儲產品，并在自動駕駛（加速路測數據訓練周期）、精準醫(yī)療（高效處理TB級影像篩選病灶）等多個關鍵行業(yè)場景中成功落地應用，一躍成為了支撐AI-Ready數據基礎設施的“必選項”。

02.

SSD“挑大梁”，

全面替換HDD已勢不可擋

分布式全閃存儲的崛起，本質上是SSD憑借性能、成本、能耗、安全等維度的多重優(yōu)勢，快速完成對傳統(tǒng)HDD的全面替代——從高性能場景到容量型場景，從企業(yè)核心系統(tǒng)到分布式數據湖，這場存儲介質變革不僅標志著技術創(chuàng)新的勝利，也預示著數據基礎設施建設范式的根本性轉變，我們可以從幾個角度來做深入觀察：

首先，從性能角度看，作為新一代存儲介質，SSD近年來正對HDD形成全面的“圍剿之勢”，尤其是隨著NAND Flash技術迭代與成本持續(xù)優(yōu)化，SSD已先后淘汰15K/10K高性能HDD及PC級HDD，當前在企業(yè)核心交易系統(tǒng)、生產系統(tǒng)、決策支撐系統(tǒng)及備份場景中，SSD已基本完成對HDD的全面替換。

值得強調的是，技術替代的底層邏輯并非單純成本驅動，如同HDD替代磁帶源于性能飛躍而非成本優(yōu)勢，存儲介質迭代也遵循“性能甜點”規(guī)律——當新技術成本降至舊技術的3倍左右時，大規(guī)模替代將自然發(fā)生。其實，回顧SSD發(fā)展歷程即可發(fā)現，2006年SSD性能已顯著優(yōu)于HDD，但高昂價格阻礙普及；2011年成本降至15K企業(yè)級HDD的3倍時，“性能甜點”觸發(fā)15K HDD停產；2015年SSD成本接近10K企業(yè)盤及PC HDD的3倍，促使后者相繼退出市場；至2023年，大容量SSD成本已低于容量型HDD的3倍，這也意味著未來容量型場景的全面替代即將開啟。

第二，從成本的角度看，在企業(yè)核心系統(tǒng)與分布式存儲場景中，SSD的成本優(yōu)勢更從“單點性能”升維為“系統(tǒng)經濟性”，通過性能提升、容量提效、能耗壓縮等創(chuàng)新，SSD還實現了對HDD的全面成本超越。

目前，業(yè)界領先的商用全閃分布式存儲現已支持高達61.44TB的大容量SSD，其單盤容量達到HDD的2-3倍。同時，目前存儲廠商還提供高達2或者3:1的數據縮減率和配套可得容量保障服務，由此也將SSD的單位容量成本降至HDD的1.2-1.3倍。

以典型的數據湖場景為例，通過研究業(yè)界典型(10PB可得容量)配置可發(fā)現，假設采用HDD方案（4U 36盤位 24TB盤）：設采購成本(CAPEX)為X，其單位空間容量密度為0.2-0.3PB/U，典型功耗約1.6 W/TB，同時，參照某中國大型運營商數據中心典型運維成本（電價1元/度，PUE 1.25，機房費用750元/U），其五年總TCO為1.16X。其中，以電耗和空間租用為主的OPEX成本為0.16X（占比約14%），電費和空間費比例約為7:3，分別為約0.12X和約0.04X。

而如果基于SSD方案（采用61.44TB大容量盤）：結合全場景支持的3或2:1壓縮算法，并通過介質和算法優(yōu)化，那么SSD相對HDD的容量單價已從早期的3-5倍降至1.18-1.2倍。在此基礎上，創(chuàng)新型分布式存儲系統(tǒng)還能夠借助系統(tǒng)級優(yōu)化、高密硬件和端到端功耗控制，還能夠將容量密度提升至2PB/2U，功耗密度降至0.5W/TB。因此，相較HDD方案，可節(jié)省電費約70%、空間費用約90%，使OPEX降至0.04X，綜合計算下來，SSD方案的五年總TCO約為1.22-1.24X，與HDD基本持平（微增5-6%），但其整體性能卻能提升3-4倍。

第三，從能耗角度看，SSD替代HDD的“乘數效應”遠超成本范疇，通過運維簡化、容量預留、綠色低碳三大創(chuàng)新價值，它還能重塑AI時代數據中心的競爭力。

例如，空間效率方面，相同配置下機柜/節(jié)點數降至1/5，整體重量降低為原來的16%，大幅提升運維效率；容量演進方面，支持每年20%+容量增長的平滑擴展，避免業(yè)務演進導致的重復投資；而在綠色低碳方面，SSD也能有效降低單柜PUE指標，滿足數據中心低功耗、高密度的演進需求。

最后，從安全角度看，全閃存作為軟硬件深度融合的系統(tǒng)工程，全球掌握核心技術棧的企業(yè)屈指可數，而經過多年自主創(chuàng)新，中國企業(yè)已實現端到端技術突破。

最近幾年，多家中國企業(yè)連續(xù)入圍Gartner主存儲魔力象限，產品競爭力獲國際權威機構認可；此外，在SPC、IO500、MLPerf等全球性能測評中屢獲佳績，展現出領先的產品力，而這種全棧自主創(chuàng)新，不僅保障了供應鏈的連續(xù)性，更構建起數據基礎設施的安全基石。

由此可見，當SSD以“性能為矛、成本為盾、能耗為翼、安全為基”，全面突破HDD的物理限制，一個更高效、更綠色、更安全的“全閃存”新時代也正加速到來。

03.

行業(yè)升級“正當時”，

加速賦能新質生產力打造

更為關鍵的是，“全閃化”還超越了單純的技術迭代，成為了關乎AI效能發(fā)揮和新質生產力躍遷的關鍵因素。目前，越來越多的核心行業(yè)的數智化進程，也正將分布式全閃存儲確立為新一代數據底座的“標配”。

例如，在運營商行業(yè)，中國運營商在傳統(tǒng)業(yè)務與云計算雙軌并行下，構建了獨特的“數據第二增長曲線”，這要求存儲系統(tǒng)既要穩(wěn)定支撐計費等傳統(tǒng)業(yè)務，又能彈性承載云計算等新興應用，而分布式全閃存儲的IOPS與低延遲特性在此場景中價值不可替代。

在金融行業(yè)，《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》將“建設分布式架構先進基礎設施”明確為數字化轉型八大任務之一，促使大批金融機構加速架構改造和應用遷移，而在這個進程中，分布式全閃存儲也將扮演愈發(fā)關鍵的角色。

在政務領域，近期《政務數據共享條例》的實施，也為全閃存儲開辟新場景，推動更多機構接入數據匯聚、托管、流通與供給平臺，著力解決數據留存、治理與共享難題，而更高效率且符合自主創(chuàng)新要求的全閃介質和全閃存儲系統(tǒng)，將極大加速數據流通效率，實現“快流好用”，為數據可信流通、托管與監(jiān)管構筑堅實底座。

不僅如此，生物制藥、地球氣象、芯片設計與制造、科學研究等傳統(tǒng)依賴算力的模擬計算場景，也正向數據密集型轉變，而全閃存儲以極快的響應速度，支撐著多維數據采集與科研成果挖掘的深度融合。從這個角度來看，基于分布式全閃存儲，實現行業(yè)數據底座的代際升級可謂“正當時”。

總的來說，AI重新定義了數據價值，也驅動數據基礎設施從“成本中心”向“價值引擎”的根本轉變。在此過程中，分布式全閃存儲不僅有效破解了海量數據長期存儲的成本、性能、能耗“不可能三角”難題，更依托自主創(chuàng)新筑起了數據安全的堅實防線。

也正因此，在這場以數據為核心的新質生產力競逐中，“全閃化”正將重塑競爭規(guī)則，尤其是對企業(yè)而言，誰能抓住未來SSD替換HDD的關鍵“窗口期”，誰就能更加高效地存儲、流動、激活數據，由此在AI新時代搶占更多的先機。