AI存储告别“无序竞争”，两项团体标准同时发布，国家标准编制同步启动

在AI全面迈向推理与智能体持续运行的关键节点，我国AI存储产业迎来了从“无序竞争”走向“有序创新”的里程碑时刻。

在近期于郑州举办的2026数据存储产业大会上，中国电子工业标准化技术协会数据存储专业委员会（以下简称“数据存储专委会”）联合中科曙光、华为等多家成员单位，正式发布了两项重磅AI存储团体标准，并宣布启动相关国家标准的编制工作。

图源：中科曙光

从“规模扩张”向“系统筑基”转型

当前，人工智能正经历从训练走向推理、从单次交互走向智能体持续运行的范式转移。工业和信息化部电子信息司电子系统处处处长金磊指出，存储正进入一个由AI驱动的超级周期，其价值正在被重新定义。工信部电子司已将存储产业作为培育新质生产力的核心方向，系统纳入《电子信息制造业发展“十五五”规划》通盘谋划。

大会主办方强调，产业已迎来历史性机遇，但也面临阵痛，今年主打的“筑基”策略，旨在通过创新驱动与标准引领，将先进存力蓝图转化为实实在在的产业能力。

行业急需统一能力的“标尺”

针对行业过去“百花齐放”所带来的无序与混乱，中科曙光分布式存储产品部产品经理康玉琢博士在接受媒体采访时指出，目前各家厂商的技术路线快速演进，但在产品口径的表述上存在诸多混乱。同样是叫AI存储，有的侧重带宽，有的侧重小文件，测试条件与场景假设各不相同，导致用户选型时容易出现偏差。尤其是在国内行业规模化落地、智算中心和大模型平台大批量建设的现实需求下，无论是在供需沟通、项目验收还是系统对接层面，行业都迫切需要一个统一的共识来避免“各执一词”和摩擦。

大会发布的《面向人工智能应用的存储能力要求》与《大模型推理存储系统技术要求》两项团体标准，正是为了打破这种碎片化评价的局面。这套标准不仅统一了术语和能力定义，让用户和厂商能拿着同一套标尺沟通，还首次构建起涵盖“AI加速、扩展性、兼容性、可靠性与安全性”的五维能力架构，结束了过去评价维度碎片化的局面。

AI 时代下的四大存储核心指标

康玉琢博士强调，AI业务的大规模、多机多卡并发以及独特的数据流特征，决定了行业无法直接套用传统的存储评价体系。

他指出，根据新标准指引，评估AI存储系统应聚焦四大维度：

并发性能表现：传统体系比拼单客户端的峰值性能，而大模型训练需要几十、上百个算力节点同时访问。新标准要求产品必须对标多计算节点并发下的真实业务稳定性，看重PB级到EB级的线性扩展，以减少训练任务中断和算力浪费。
元数据处理能力：AI场景下海量小文件、图片、文本和标注文件的数量级别极易过亿。传统存储面对亿级元数据极易卡顿和时延上升，新标准将元数据的吞吐、时延与扩展性作为AI存储的核心考核能力。
子场景动态适配：摒弃“一套架构包办所有指标最高”的盲目追求。标准强调区分不同AI子场景的适配，如训练场景看重高聚合带宽与并发稳定；数据集预处理看重导入导出效率；归档看重容量与成本；而推理场景则被单独摘出作为一项标准，核心考量其低时延的独特业务模型。
业务连续性保障：传统体系主要在硬件层面强调出问题后的容错能力。但大规模训练任务周期极长，存储的轻微抖动或IO时延毛刺就会导致整个任务中断或回滚。新标准全面引入业务视角，重点考察高压力下长时IO的时延抖动、数据校验完整性以及任务中断后的业务恢复效率。

定义推理专属组件与技术规范，推动接口趋同

对于业界关注的大模型厂商架构各异、know-how不同的挑战，康玉琢博士表示，存储位于IT体系的底层，从数据层面来看，不同大模型在底层的需求最终是趋同的。例如在GPU直通（加速器直通）上，各家都共同要求数据不经过CPU和内存转存，直接实现显存与底层存储的直通，以解决数据路径拷贝多、算力开销大的顽疾。

基于这种“趋同”的共性，新标准在产品研发层面，对加速器直通存储、零拷贝、多加速器并发与资源隔离给出了明确的能力要求。同时，针对推理场景明确了KV Cache跨节点卸载共享、前缀缓存，以及加速器直通知识库、记忆库的能力与接口规范。这将推动存储从单纯的文件对象承载，走向可承接推理中间缓存知识、记忆数据的专业化系统，切实降低显存压力。

团标升国标，反向输入研发体系

标准编制完成只是第一步，推动落地才是关键。

康玉琢博士提出，接下来需要做好标准的产业宣贯和解读，消除供需双方的认知鸿沟。同时，厂商必须把标准要求反向输入到产品的研发体系中，将能力基线和测试要求融入到产品规划、迭代及出厂测试流程中，真正做到产品“对标自测”。此外，还需要第三方机构或产业联合测试平台，建设配套的可执行测试工具和公共测试环境。鉴于AI技术的高速迭代，未来还将建立标准跟随市场的快速更新机制。

值得关注的是，这两项团体标准在立项之初就以国家标准为最终远期目标，其参编单位囊括了存储系统研发商、存储介质厂商、科研院所、大模型应用用户及标准管理机构，具备极高的普适性。目前，数据存储专委会已与中国电子技术标准化研究院携手，正式启动了1项存储系统参考架构相关国家标准的编制工作，助力实现从团标向国标的转化，填补AI存储国家标准体系的关键空白。