科技云報到原創(chuàng)。

當AI大模型的迭代速度進入“每周一更新”的白熱化階段，當企業(yè)為爭奪算力資源不惜豪擲千金，一個被普遍忽視的核心矛盾正成為AI落地的“隱形門檻”——有了算力，卻沒有“能用的數(shù)據(jù)”。

在2025聯(lián)想凌拓技術(shù)大會上，“智存?智變”的主題并非一句空泛的口號，而是切中了行業(yè)痛點的精準判斷：在“數(shù)字中國”與“新質(zhì)生產(chǎn)力”戰(zhàn)略推進下，AI要真正賦能實體經(jīng)濟，不能只靠算力的“硬堆砌”，更需要數(shù)據(jù)的“巧管理”。

作為專注智能數(shù)據(jù)管理的服務商，聯(lián)想凌拓通過聯(lián)想存儲智能體（Lenovo Intelligent Storage Agent，簡稱“LiSA”）、Lenovo ThinkSystem DS系列及NetApp AFX等創(chuàng)新方案，正在重新定義存儲的角色——從后臺的“數(shù)據(jù)儲存柜”，升級為AI時代的“價值中樞”。

AI落地的五大數(shù)據(jù)困境

談論AI時，人們的目光總聚焦于大模型參數(shù)規(guī)模、GPU算力指標，但真正阻礙企業(yè)落地AI的，往往是數(shù)據(jù)端的基礎性問題。

聯(lián)想凌拓首席執(zhí)行官楊旭直言：“落地AI存在相當難度，因其在生產(chǎn)鏈條中產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，如何將這些數(shù)據(jù)與業(yè)務場景有效結(jié)合，高效發(fā)揮數(shù)據(jù)與AI的能力，從而產(chǎn)生切實的業(yè)務價值——無論是提升效率、準確性還是保障數(shù)據(jù)安全——是企業(yè)關(guān)注的重點?！?/p>

聯(lián)想凌拓首席執(zhí)行官 楊旭

通過與京東方、半導體芯片廠商等千行百業(yè)客戶的深度合作，聯(lián)想凌拓梳理出企業(yè)AI落地的核心挑戰(zhàn)，而這些挑戰(zhàn)的根源，都指向數(shù)據(jù)管理能力不足。

AI大模型對數(shù)據(jù)的要求，早已超越傳統(tǒng)“能存就行”的標準，需要數(shù)據(jù)高質(zhì)量、高整合度、高時效性，且能與業(yè)務場景深度綁定。傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)只負責保管數(shù)據(jù)，卻無法完成數(shù)據(jù)預處理，導致AI模型“無米下鍋”，這便是數(shù)據(jù)準備不足的痛點。

高速增長的企業(yè)還常面臨“業(yè)務先行，IT 滯后”的困境。楊旭提到一家領(lǐng)先的三輪摩托車制造商，IT系統(tǒng)滯后于業(yè)務增長，存在數(shù)據(jù)標準不一、孤島林立等問題，這種“數(shù)據(jù)煙囪”不僅降低效率，更讓AI的實時性優(yōu)勢蕩然無存，形成IT系統(tǒng)滯后性的難題，因此實現(xiàn)AI價值需要先完成數(shù)據(jù)整合與打通等基礎工作。

AI投入的成本陷阱也不止在算力端。一臺高端GPU單價可達數(shù)十萬元，但如果存儲系統(tǒng)無法高效協(xié)同，算力資源會被嚴重浪費。企業(yè)客戶的核心訴求不是買更貴的設備，而是讓現(xiàn)有設備高效協(xié)同。這就需要存儲與算力的深度適配，而非簡單拼接。

當AI自動化流程滲透到業(yè)務核心，數(shù)據(jù)安全的重要性呈指數(shù)級上升。在政務、醫(yī)療、能源等一些關(guān)鍵行業(yè)，如果數(shù)據(jù)丟失或被篡改，不僅會導致業(yè)務中斷，更可能引發(fā)安全風險。傳統(tǒng)存儲的“備份+加密”模式，已無法應對AI場景下“實時防護、快速恢復”的需求，企業(yè)需要從存儲層到應用層的全鏈路安全機制。

此外，AI模型訓練往往需要持續(xù)數(shù)天甚至數(shù)周，一旦因存儲故障導致訓練中斷，前期投入的算力、時間成本會全部歸零。這種連續(xù)性難題，考驗的不僅是存儲的穩(wěn)定性，更是故障后快速續(xù)接的技術(shù)能力。

這一系列挑戰(zhàn)共同指向一個結(jié)論：AI時代的存儲，早已不是存數(shù)據(jù)的工具，而是決定AI能否落地的基礎設施底座。而聯(lián)想凌拓的“智存?智變”戰(zhàn)略，正是為解決這一核心矛盾而生。

從“存數(shù)據(jù)”到“用數(shù)據(jù)”

在聯(lián)想凌拓的技術(shù)邏輯中，“智存”是基礎，讓數(shù)據(jù)具備“被AI使用的能力”；“智變”是目標，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務創(chuàng)新。支撐這一邏輯的，是LiSA統(tǒng)一架構(gòu)與NetApp AFX橫向擴展存儲平臺兩大核心創(chuàng)新，它們并非簡單的新產(chǎn)品，而是重構(gòu)存儲價值的新范式。

在聯(lián)想凌拓首席運營官林佑聲看來，LiSA并非單一產(chǎn)品，而是一套架構(gòu)，通過底層兼容所有存儲設備，上層封裝行業(yè)場景能力，其核心在于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理能力，底層存儲設備的差異不影響上層智慧數(shù)據(jù)管理功能的實現(xiàn)。

聯(lián)想凌拓首席運營官 林佑聲

這種設計的好處在于直擊行業(yè)痛點：傳統(tǒng)存儲廠商要么提供“通用型產(chǎn)品”，讓企業(yè)自己適配場景；要么提供“定制化方案”，成本高、擴展性差。而LiSA通過“數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理+垂直場景能力”的模式，實現(xiàn)了靈活性與專業(yè)性的平衡。

LiSA將行業(yè)知識轉(zhuǎn)化為可復用的行業(yè)模板。通過統(tǒng)一的管理界面封裝不同行業(yè)所需的功能模塊，在界面體驗一致的前提下，靈活適配多樣化場景，從而形成可復用的行業(yè)解決方案，企業(yè)可根據(jù)需求“加載插件”。

比如在“救急1110”場景中，客戶需要的是快速備份與恢復能力；而在生產(chǎn)質(zhì)檢場景中，客戶則強調(diào)在保證數(shù)據(jù)長期保存的前提下，實現(xiàn)極致的存儲壓縮以控制成本。面對這類需求，LiSA可通過加載相應的功能插件（如極致壓縮模塊）來貼合客戶的實際生產(chǎn)與運營流程。

因此，LiSA本質(zhì)上是一個為貼近客戶業(yè)務實際而設計的統(tǒng)一管理架構(gòu)，能夠根據(jù)場景需求靈活集成從插件到數(shù)據(jù)管理的各類功能。在部署層面，LiSA可部署于部分計算節(jié)點上，而其數(shù)據(jù)管理層則后端對接不同的存儲設備，從而構(gòu)成一個完整的、可靈活適配的體系架構(gòu)。

未來AI將更多轉(zhuǎn)向行業(yè)細分模型，需要“喂養(yǎng)”高質(zhì)量、高價值的專業(yè)數(shù)據(jù)。對此，在設計AI就緒方案時，聯(lián)想凌拓聚焦于提升數(shù)據(jù)價值。技術(shù)架構(gòu)上，聯(lián)想凌拓摒棄了過去“一刀切”的集成式方案，轉(zhuǎn)向解耦設計，使計算、存儲等資源可獨立擴展、按需組合，以靈活適應AI場景對性能、容量或成本的不同側(cè)重。

這意味著，LiSA的底層不綁定特定硬件，無論是存儲設備還是計算系統(tǒng)，都能接入其數(shù)據(jù)管理層。企業(yè)IT系統(tǒng)無需推倒重來，只需在現(xiàn)有基礎上升級，即可獲得AI就緒（AI-Ready）能力。

如果說LiSA解決了“數(shù)據(jù)怎么用”的問題，那么NetApp AFX則解決了“數(shù)據(jù)怎么高效流動”的問題，這正是存算融合趨勢下的關(guān)鍵突破。

傳統(tǒng)存儲架構(gòu)中，控制器與存儲資源綁定在一起，就像電腦主機與硬盤焊死，一旦需要擴容或升級，只能整體更換，成本高且靈活性差。而NetApp AFX的核心創(chuàng)新，是控制器與存儲資源的解耦。

NetApp AFX將控制器與存儲資源分離，企業(yè)可根據(jù)需求“搭積木”：需要高IO時，增加控制器節(jié)點；需要大容量時，增加存儲資源。

更重要的是，NetApp AFX集成了自研的AI數(shù)據(jù)引擎，通過深度優(yōu)化的協(xié)議，實現(xiàn)了存儲與GPU的無縫對接。

該引擎能夠高效對接算力資源，而NetApp在此過程中進行了大量底層軟件開發(fā)，并非簡單將存儲與GPU相連。即便通過GDS等技術(shù)對接，對許多行業(yè)模型而言仍顯“不夠接地氣”。因此，NetApp在AI領(lǐng)域著重構(gòu)建存儲與算力間的高效通信層，通過深度優(yōu)化以提升整體系統(tǒng)效能。

無論是LiSA還是NetApp AFX，其核心邏輯都是以數(shù)據(jù)為中心，不再將存儲視為孤立的硬件，而是將其作為連接數(shù)據(jù)與AI、驅(qū)動業(yè)務創(chuàng)新的中樞。這種轉(zhuǎn)變，正是聯(lián)想凌拓對“智存?智變”的技術(shù)詮釋。

雙重基因下的國產(chǎn)化路徑

在“數(shù)字中國”戰(zhàn)略推進下，國產(chǎn)化已不是“選擇題”，而是“必答題”。但存儲領(lǐng)域的國產(chǎn)化，面臨如何平衡技術(shù)領(lǐng)先性與本土適配性的核心矛盾。

聯(lián)想凌拓的獨特優(yōu)勢，在于其“雙重基因”——既依托聯(lián)想與NetApp的全球技術(shù)積累，又具備深度的本土研發(fā)與生態(tài)能力，這讓其在國產(chǎn)化道路上走出了一條差異化路徑。

聯(lián)想凌拓的國產(chǎn)化，并非簡單的替換硬件，而是技術(shù)內(nèi)核的本土化重構(gòu)，縱觀其國產(chǎn)化之路，大致可以分為三步：第一步，將NetApp的核心技術(shù)與本土硬件適配；第二步，基于本土需求進行二次開發(fā)；第三步，實現(xiàn)核心技術(shù)的自主創(chuàng)新。

目前，聯(lián)想凌拓已完成與本土處理器平臺的全面適配，自研的分布式軟件通過了國產(chǎn)化認證，擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán)。

楊旭認為，未來三年，中國市場在科技與數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)兩大核心趨勢：一是AI技術(shù)將進入規(guī)?；涞仉A段，在各行各業(yè)催生豐富的應用場景；二是關(guān)鍵基礎設施的國產(chǎn)化進程將持續(xù)加速，國內(nèi)生態(tài)體系——包括軟件、硬件及相關(guān)服務——將日益成熟完善，取得顯著進展。

為此，聯(lián)想凌拓的生態(tài)策略，是以“場景為核心，鏈接全產(chǎn)業(yè)鏈伙伴”。在算力端，聯(lián)想凌拓除了與英偉達保持戰(zhàn)略聯(lián)盟，還與多家本土GPU企業(yè)合作，針對半導體、汽車等行業(yè)場景，聯(lián)合開發(fā)“存儲+算力”的一體化方案。

在行業(yè)應用層面，聯(lián)想凌拓與京東方在制造領(lǐng)域聯(lián)合打造智能質(zhì)檢等場景的存儲架構(gòu)，與正陽、博通等合作推出了多套服務本地客戶的方案。這些合作不是簡單集成，而是從需求定義到技術(shù)落地的深度協(xié)同。

聯(lián)想凌拓的國產(chǎn)化布局，不追求全行業(yè)覆蓋，而是聚焦“數(shù)據(jù)密集、AI需求迫切”的高價值場景，這也暗合了聯(lián)想凌拓對于行業(yè)發(fā)展的判斷。楊旭認為，在中國市場，存儲系統(tǒng)將在未來三年發(fā)揮更為關(guān)鍵的作用。隨著AI技術(shù)進入實質(zhì)性的企業(yè)落地階段，在各種商業(yè)場景中實現(xiàn)真正部署已成為當務之急。國家在推動大規(guī)模算力中心建設的同時，也開始加強規(guī)劃與審核，強調(diào)必須基于實際落地需求和真實應用場景，以避免資源浪費。

因此，當前最迫切的是推動現(xiàn)有AI能力在企業(yè)端的有效落地。正如之前所指出，企業(yè)在AI落地過程中面臨的挑戰(zhàn)，而這正是存儲系統(tǒng)能夠發(fā)揮價值的地方。未來三年中，隨著企業(yè)逐步推進AI實施，那些能夠協(xié)助解決數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)流動等關(guān)鍵問題的存儲系統(tǒng)，將迎來重要的發(fā)展機遇。從這個意義上講，存儲廠商在未來幾年具有廣闊的發(fā)展空間。

聯(lián)想凌拓的實踐，給行業(yè)帶來了三點關(guān)鍵啟示：

首先，技術(shù)創(chuàng)新要“接地氣”，AI時代的存儲創(chuàng)新不能只追求參數(shù)領(lǐng)先，而要解決企業(yè)的實際痛點，數(shù)據(jù)就緒、成本控制、安全可靠這些基礎問題比前沿技術(shù)更重要。

其次，國產(chǎn)化要“重生態(tài)”，存儲的國產(chǎn)化不是閉門造車，而是開放協(xié)同，只有鏈接芯片、服務器、ISV等全產(chǎn)業(yè)鏈伙伴，才能打造出好用、管用的解決方案。

第三，行業(yè)定位要“向前移”，存儲廠商不能只做后臺支持者，而要走向前臺，成為業(yè)務賦能者，深入理解行業(yè)場景，幫助企業(yè)用數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新，這才是存儲的核心價值。

當AI的浪潮席卷各行各業(yè)，當數(shù)據(jù)成為最核心的生產(chǎn)要素，存儲行業(yè)的“智變”才剛剛開始。聯(lián)想凌拓期望以“AI引路人”的角色，為客戶提供端到端的價值服務。

從基礎數(shù)據(jù)架構(gòu)的規(guī)劃建議，到應用與系統(tǒng)層面的方案設計，再到最終的落地實施與運維保障，確保AI技術(shù)能夠順暢地融入其實際應用場景，這正是聯(lián)想凌拓的未來之路。而這不僅是一家企業(yè)的戰(zhàn)略選擇，更是整個存儲行業(yè)向“價值創(chuàng)造”轉(zhuǎn)型的縮影。

未來，當我們再談論AI如何改變世界時，或許會發(fā)現(xiàn)，那些默默支撐數(shù)據(jù)流動的存儲架構(gòu)，才是這場變革中最堅實的基礎設施基石。

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審核編輯 黃宇