AI存储作为 AI 开发与部署的核心基础设施，直接决定了模型训练效率、数据处理速度与系统稳定性。国内头部云厂家与专业存储厂商均已布局 AI 存储赛道，以下结合各厂商技术特性、生态整合能力，聚焦华为、浪潮、京东云、曙光、XSKY 提供全面盘点，给出2026年存储选型指南，资料来源于网络。

厂商定位与核心价值

1. 华为：高效协同的企业级 AI 存储解决方案

定位：面向大型企业、政企客户的全场景 AI 存储服务商，主打 “存储 - 芯片 - 云平台” 高效协同。

核心价值：

• 全栈技术协同：自研 OceanStor 分布式存储与昇腾 AI 芯片深度适配，支持模型训练数据直读直写，存储延迟低。
• 海量数据管理：支持 PB 级数据扩容，具备智能分层存储功能（冷数据归档、热数据高速访问），适配 AI 训练中 “读多写少” 的场景需求。
• 高可靠性保障：采用多副本冗余、故障自动迁移技术，数据可靠性达 99.9999%，满足金融、医疗等关键行业 AI 项目要求。
• 跨场景适配：兼容 TensorFlow、PyTorch 等主流 AI 框架，同时支持训练、推理、数据预处理全流程存储需求。

2. 浪潮：高性能计算导向的AI存储

定位：聚焦高性能计算（HPC）与 AI 融合场景，服务于互联网、科研机构、智能制造等领域的算力密集型客户。

核心价值：

• 超高 IOPS 性能：基于 AS13000 AI 存储系统，支持 GPU 直连存储（GPU Direct Storage），IOPS 突破 1000 万，大幅缩短模型训练周期。
• 弹性扩展架构：采用分布式 Scale-out 设计，单集群可扩展至数千节点，适配千亿参数大模型的海量数据存储需求。
• 智能数据加速：内置 AI 缓存算法，自动识别热点数据并优先加载，提升模型迭代效率。
• 行业方案定制：针对自动驾驶、生物医药等场景提供定制化存储方案，支持非结构化数据（图像、视频、基因数据）高效管理。

3. 京东云：自研云原生高性能AI存储

定位：面向企业级 AI应用全流程，打造 “存储 - 云平台 - AI 工具” 一体化解决方案。

核心价值：

• 云原生弹性伸缩：基于存算分离架构，支持按需扩容缩容，按实际存储用量计费，降低AI 项目的初期投入成本。
• 极致性能：支持千亿级参数AI大模型，融合超低延时RDMA网络及软件架构优化，4K随机写IOPS达到1000万级，平均延迟在100微秒级，单节点可提供 44GB/s的带宽性能，满足极致的存储性能需求。
• 高可用性，云海数据可靠性达到11个9，故障秒级恢复用户无感，两副本故障仍可保持数据写入100%可用。历经京东618、京东11.11大规模实践场景打磨，EB级存储规模实践验证。
• 自主可控，云海为京东云100%自研产品，代码自研率超98%，核心技术完全自主可控，已与主流国产化硬件和软件兼容互认，并能实现兼容后性能无明显衰减。

4. 曙光：超算级 AI 存储与政务场景标杆

定位：依托超算技术积累，主打 “超算 + AI” 融合存储。

核心价值：

• 超算适配能力：ParaStor 分布式存储系统深度适配曙光超算集群，支持 CPU、GPU、FPGA 异构算力协同，满足大规模并行计算需求。
• 政务级安全合规：通过等保三级、国密算法认证，支持数据加密存储、访问权限精细化管控，契合政务 AI 项目数据安全要求。
• 长周期数据管理：具备数据生命周期全流程管控能力，支持冷、温、热数据智能流转，降低长期存储成本。
• 国产化生态兼容：全面适配麒麟操作系统、飞腾芯片等国产化软硬件，保障核心场景自主可控。

5. XSKY（星辰天合）：专业分布式 AI 存储服务商

定位：专注于分布式存储技术，为 AI 场景提供中立、灵活的存储解决方案。 

核心价值：

• 极致弹性扩展：XEDC 分布式存储系统支持单集群 PB 级容量扩展，节点扩容不中断业务，适配 AI 项目数据量爆发式增长需求。
• 多协议统一接入：支持对象存储、文件存储、块存储多协议融合，满足 AI 训练（文件存储）、推理服务（对象存储）的多样化需求。
• 低成本优势：采用通用硬件架构，无需专用设备，结合智能数据压缩、重删技术，存储 TCO（总拥有成本）较传统存储降低 30%-50%。
• 轻量化部署：支持私有云、混合云、边缘云多场景部署，轻量化架构适配边缘 AI 节点的存储需求。

选型建议

未来趋势

1. 全栈协同深化：AI 存储将进一步与 AI 芯片、大模型、开发工具深度联动，实现数据从采集到部署的全流程无缝流转。
2. 智能调度升级：通过 AI 算法优化数据分层存储、热点识别、缓存调度，提升存储资源利用率与数据访问效率。
3. 云边端一体化：满足边缘 AI 场景（如自动驾驶、工业物联网）的存储需求，实现云存储与边缘存储的数据协同同步。
4. 安全与合规强化：针对 AI 数据隐私保护、跨境数据管理等需求，安全加密、权限管控、合规审计功能将成为核心竞争力。

AI 存储的核心价值已从 “单纯存储数据” 转向 “提升AI应用效率”，选择时需结合自身业务场景（规模、性能、合规）、部署模式（私有云 / 混合云 / 云原生）与成本预算，优先选择生态适配性强、技术成熟度高的厂商解决方案。