C114讯 10月30日消息（九九）10月29日，以“存力筑基，共启AI新机遇”为主题的2026数据存储产业大会在河南郑州成功举办。中科曙光分布式存储产品部总经理石静在会上发表题为《Token时代，存储变身AI数据工厂》的演讲。
石静表示，当AI成为一种生产力，中科曙光希望存储能够从以前比较被动的角色，走向主动参与AI全流程，由“数据容器”跃迁为“AI数据工厂”，实现智能化、高性价比的规模化数据生产与Token生成。
角色跃迁：从“存数据”到“造Token”
石静强调，Agent时代存储的核心价值，是持续向Agent提供可检索、可更新、可治理的“记忆”与上下文，从数据保存向动态数据供给演进，支撑长链路任务执行。
具体到“AI数据工厂”如何构建，可以概括为四个层面：第一，构筑全域统一的数据底座，打通多源异构数据，完成全量数据的统一纳管，为Token生产储备原始生产原料；第二，面向AI多样化作业负载，实现训练、推理等各类业务的一体化承载与智能调度，适配不同阶段的生产加工需求；第三，搭建高性能IO流水线，依托软硬件全栈协同，打通数据读写通路，保障原始原料高效流入加工环节；第四，深度嵌入AI业务全链路，联动向量数据库、RAG检索增强等组件，实现数据变更的自动同步，完成从原始数据到Token产出的闭环加工。。
石静介绍，“AI数据工厂”的核心价值，其一是“流水线引擎”，打造主动高效的IO管道，让Token从最开始的原始数据到最终输出更加高效；其二是“传送带”，让数据在不同业务、不同生产阶段之间流动，存储系统能够跨介质、跨地域传输数据；其三是“标准化处理”，在存储侧完成数据的标注、清洗乃至私有化Token的生成。
石静强调，AI时代存储最本质的变化，在于数据全生命周期管理“以前是一个可选项，现在变成一个必选项”。以往传统业务场景中，数据何时从在线存储迁往近线、离线存储，路径相对固定；而AI时代上规模的集群几乎都采用分层架构，全闪、混闪之间的数据流动成为常态，用户更关心如何“极限地去压缩存储的成本，提高它的性价比”。
与此同时，生命周期管理的范围也在明显扩大，从单一地域、单一系统内的冷热分层，扩展到跨算力中心、跨区域的广义流动。
双轮驱动：分布式与集中式存储分工协同
如何构建“AI数据工厂”高性能先进存力底座？中科曙光采取ParaStor分布式存储与FlashNexus集中式存储“双轮驱动”的策略。
石静介绍，现在几乎所有算力中心都是分层架构，集中式与分布式会根据性能和成本考量处于不同位置。
在训练阶段，整个流程以分布式存储为主；集中式存储则凭借低时延，承担容器化部署等需要高速本地块存储的场景。
在推理阶段，中科曙光将两条产品线包装成统一的ParaCache整体方案，实现KV Cache的多层级管理：L1为HBM，L2为DRAM，L3为本地SSD，L3.5为FlashNexus集中式存储——主打原生KV语义，P99长尾时延低至700微秒，可实现跨机共享；L4为ParaStor分布式存储——主打容量可扩展性，可支撑PB级到数十PB级扩展，是“天然全局共享的KV池子”的构建方案。
石静强调，分布式与集中式并非各自为战，甚至可以说是“同源同根”，中科曙光拥有统一的管理平台，能够统一纳管异构存储，数据跨域流动时也可以从分布式到集中式打通。
针对FlashNexus作为共享L3层可能带来的“共享共担”风险，石静回应称，FlashNexus是端到端NVMe全闪企业级阵列，在金融、互联网、能源等核心客户中已有广泛应用；配置上采用RAID冗余、双控故障切换与多路径连接，链路无单点，还可借助快照、克隆、远程复制、卷镜像等数据保护手段进一步化解风险。
从产品实力看，ParaStor多次登顶全球存储性能榜单；FlashNexus夺得SPC-1全球权威榜单冠军，具备亿级IOPS能力。
从“数据容器”到“AI数据工厂”，存储的角色正在被重新定义：从被动保存走向主动供给，从单点存取走向全域流动。而分布式与集中式“双轮驱动、同源同根”的架构，正是这架数据发动机最坚实的底座。
中科曙光存储的目标是存工业数据，造万亿Token；以先进存力，筑AI基石。
