当前，全球存储产业正经历着前所未有的变革，AI大模型的兴起让高带宽内存（HBM）成为焦点，存储市场也因此站上了科技发展的“风口浪尖”。据行业观察，全球存储市场规模已突破千亿美元大关，但国内外厂商的发展态势却呈现出截然不同的景象。海外存储巨头如三星、SK海力士和美光的HBM产能已被预订至明年，订单排期甚至延伸至2027年，而国内多数存储厂商仍在价格战的泥潭中挣扎。
华为公司高级副总裁、云CEO兼数据存储产品线总裁周跃峰在接受专访时，用“前有技术壁垒，后有价格内卷”来形容国内存储行业的现状。他指出，尽管中国已是数据大国，年数据产生量呈爆发式增长，存储领域也基本实现了从底层介质到上层软件的国产化，但在核心技术和高端产能上仍存在明显短板。特别是机械硬盘（HDD）领域，全球仅三家厂商掌握生产技术，且均不在中国，而中国市场的年消耗量却接近600亿元，这种技术缺失让国内产业在全球供应链中处于被动地位。
不过，挑战与机遇总是并存。周跃峰认为，AI的发展为存储产业带来了两大机遇：一是全球AI数据基础设施投入的持续加大，直接拉动了存储需求；二是数据战略价值的凸显，推动了数据长期保存成为国家战略需求。中国工程院院士倪光南也持类似观点，他在2025数据存储产业大会中指出，我国数据存储产业已拥有关键核心技术和足够的产业规模，长江存储的232层三维闪存芯片已达到业界先进水平，SSD主控芯片领域也有多家厂商实现自主研发并商用。
在存储整机和系统领域，倪光南表示，我国整体技术已达到国际领先水平，国产存储已在多个关键行业的核心生产系统中规模化应用，产业链基本齐备，具备了一定的全球竞争力。然而，周跃峰也坦言，在存储器件层面，特别是机械硬盘领域，国内仍存在明显短板。他呼吁，存储介质应加快多元化、均衡发展，从材料、制造设备和工艺等方面进行突破。
随着AI大模型的快速发展，存储产业正迎来深刻变革。周跃峰透露，华为已从“以处理器为中心”的IT架构向“以数据为中心”演进，以满足AI时代对超大数据处理量和传输量的需求。他比喻说，真正的AI系统必须是“数据存储+处理器”的协同体系，就像一个人既要脑子转得快，也要记忆力超强。
为了应对这一变革，华为将于明年初发布实体化的AI数据平台产品，将推理加速、知识库生成等AI功能集成到存储中，实现“近存计算”。周跃峰认为，未来的存储将不再只是数据的“储藏室”，而是演进为具备AI能力的智能数据平台。同时，传统的数据分层体系也在被颠覆，AI时代没有冷数据，所有数据都可能随时需要被读取、访问，作为生成知识与训练AI的语料。
这一转变对存储介质提出了新要求。周跃峰强调，医疗、金融等行业需要将数据保存50至60年用于AI训练，而新兴行业如机器人则最缺乏数据积累。因此，兼具大容量与经济性的存储介质将成为刚需。华为已沿着优化数据通路和研发UCM技术两个方向推进，以提升训练效率和推理效率。UCM技术能让AI集群在推理过程中实时“记忆”并复用推理数据，提升用户体验。
面对存储产业的变革，周跃峰呼吁国内存储企业应跳出低水平价格战，加速面向AI的技术创新，攻克“以存强算”关键技术，并加快构建完备的存储产业链，推动介质技术的多元化发展。他坦言，实现“国产存储自由”仍需时间，但存储领域可通过软件优化和算法创新补偿硬件短板，影响相对较小。随着数字化向智能化转变，数据重要性不断提升，存储市场空间将会越来越大。他希望中国存储产业链能携手加快技术创新和进化，早日迈入存储“自由”的新时代。
