行业投资结构 - 国内算力与存力投资配比约为40:1 远高于国外市场的10:1以内水平 [1] - 存储环节存在显著瓶颈 数据流转不畅导致算力资源空置 [1][5] - 存力投入具备成本杠杆效应 每投入1元存力可节省10元算力成本 [1][13] 技术瓶颈与挑战 - 数据中心存在三大核心问题：数据看不全（系统不兼容形成信息孤岛）、理不顺（海量数据价值挖掘与跨域流通效率低）、用不好（东数西存战略下数据调用延迟高） [3][4] - AI训练对存储性能要求急剧提升 IOPS需求增长数十倍至百倍 带宽需求从数百Gb跃升至十几TB [6] - 自动驾驶等场景单日产生数TB至十几TB数据 传统多存储系统导致数据迁移效率低下 [5] 企业技术突破 - 曙光存储通过21年研发投入实现全栈自研 研发人员占比超90% [9][10] - 集中式存储产品以3000万IOPS和0.202毫秒延迟登顶SPC-1全球性能榜首 [10] - 构建存算一体化调度平台 解决跨异构、跨地域数据流动难题 [1][8] 市场格局变化 - 国外厂商（如EMC）全面退出中国市场 国内自研技术优势凸显 [10] - 国产化趋势下 原基于国外内核优化的厂商转向与全自研企业合作 [10] - 运营商成为国家战略落地关键力量 中国移动部署上千套存储系统 [7] 技术演进方向 - DeepSeek推动AI从训练转向推理 门槛从数十亿元投入大幅降低 [12] - 新瓶颈转向隐私计算与可信计算 需满足国家数据安全要求 [12] - 通过GDS技术实现存储到GPU直连传输 bypass CPU和内存提升效率 [13] - 向量数据库存储行业高质量数据 优化上下文长度使token生成速度达2000-3000/秒 [14] 战略合作契机 - 中国移动基于业务需求（管理上千套存储系统）和国家东数西算战略提出合作项目 [7] - 运营商依托能源资源优势 成为国家算力基础设施核心建设者 [7] - 全栈自研能力成为解决跨域数据流动问题的关键选择 [8]