存储通胀时代，企业IT如何寻找“避风港”？

文｜魏琳华 刘俊宏

编｜王一粟

采购，正在成为让企业IT负责人们集中头疼的问题。

原本可以直接花钱买到一台按标准配置好的服务器，现在采购却常常遇到供应商把内存、闪存、硬盘拆开卖的情况，还要求客户额外付费。

“内存和存储部分需要单独下单，价格比去年翻了一倍多，还不一定有货。”一位管采购的负责人吐槽道。

造成上述“采购乱象”的源头，可以追溯到今年年初美国的“Stargate”（星际之门）计划。

这个面向AI基础设施投资的计划，要在未来4年内投入超过5000亿美元，由OpenAI、软银、甲骨文等巨头牵头。

为了支撑超级集群，它们势必要吃掉巨量的硬件供货。今年10月，OpenAI宣布和韩国两大芯片巨头三星电子、SK海力士合作，计划在2029年向两家公司采购90万片半导体晶圆。

Stargate天量的需求，直接引发了全球性的硬件抢购潮。

市场研究机构TrendForce数据显示，自今年9月起，DDR4与DDR5内存现货价大幅上涨，其中DDR4价格环比上涨158%，DDR5现货价环比大涨307%；NAND Flash价格涨幅同样惊人，据金士顿数据中心SSD业务经理Cameron Crandall透露，其从今年一季度起累计上涨高达246%，其中70%涨幅集中在近60日。

“这是我29年职业生涯中‘从未见过’的剧烈波动。”Cameron Crandall说。

折射到现实中，对于偏好采用自建数据中心或者使用中小型IDC的公司来说，价格增长无疑是一场巨大的风险：原本规划好的预算只能买到以前一半的算力；如果为了节省成本，冒险继续使用老旧的存储硬件，加剧数据腐烂的风险后，企业往往得不偿失。

在硬件资产开始通胀，“上云”这个轻资产运营的选项，再次被推向台前。

这一次，上云的意义不再局限于运维层面的便利，而是躲避风险、降本增效的手段。通过将硬件涨价的风险转移给储货充足的云厂商，通过按需付费、弹性扩展，实现综合降本20%-40%；同时，还能按需调用云厂商的技术、产品。

在存储资源枯竭、价格疯涨的至暗时刻，是时候重新审视上云的价值了。

AI“黑天鹅”扇动全球IT硬件的翅膀？

IT设备采购的困境，并不是今年才发生的。

去年，价格疯涨的核心问题是AI服务器。由于英伟达等厂商的GPU产能不足，导致算力卡成为了硬通货，全球一度一卡难求。但现在，GPU短缺的问题外溢到整个服务器硬件设备上。

Stargate项目的横空出世，全面拉升了服务器采购的各个相关部件支出。

首先是存储的价格“狂飙”。由于AI拉升需求，加上坊间传闻OpenAI的SamAltman一系列鲸吞存储晶圆产能的操作，造成出厂价飙升，中小IDC机房的运营成本也跟着直线拉升。据外媒报道，戴尔、联想、HPE等主要制造商正计划对服务器产品提价约15%。

因此，许多企业被迫陷入了两难境地：要么在高位“接盘”昂贵的硬件，导致现金流紧张；要么延迟扩容计划，业务也受硬件制约难以推进。

为什么一个美国的AI项目，会造成全球IT硬件如此大范围的紧缺？

这是因为，当前的缺口并非简单的供需失衡，本质原因是AI应用的需求，直接拔高了各家企业对基础设施的标准。

在AI时代，算力不再是唯一的瓶颈。当模型参数量达到万亿级别，训练和推理过程中的数据吞吐量以指数级增长，像是多米诺骨牌，一个变化推动着一系列围绕计算的新需求出现：

实际应用中，企业不仅需要GPU进行矩阵计算，更需要高性能的HBM（高带宽内存，特殊工艺处理的DRAM）和NAND（闪存）来存取运算过程中产生的大量数据，以便更快地处理数据；同理，还需要高速光模块来保障数据中心内部的数据交换，支撑低延迟的需求。此外，就连高密度计算产生的高热量，让传统风冷捉襟见肘，液冷等一系列复杂的机房建设都成为了标配。

所有需求叠加在一起，导致整个服务器行业必须进行一次全方位升级换代。

一场由需求引领的连锁反应，落在中小企业头上，就是一座沉重的山。

硬件需求的升级意味着涨价，这意味着企业的服务器机房成本也要增长。比起花钱翻倍，更头疼的是“有价无市”。由于新品产能爬坡需要时间，产品交付周期也被无限拉长——当你终于批下预算，等到货时，报价单又再次根据市场行情上调。

在这种由于“硬件通胀”导致的极端环境下，坚持传统IT架构的企业背着旧时代组建好的基础设施犹如“沉没成本”：跟进，就要花远超预期的投入；不跟进，风险和问题难以处理。

比如，一些企业为了控制失控的成本，开始铤而走险，转向继续使用现有的、即将维保到期的存储硬件。这种行为相当于走钢丝，可能给企业带来风险和安全问题。以数据腐烂为例，在存储、传输或使用过程中，如果硬件受损，就可能导致企业存储的数据无法正常被读取使用。

人们常常把AI比作“第四次工业革命”，一项新技术的出现，往往会改写产业链的各个环节。蒸汽机的发明，淘汰了低效手工业，推动了机械化、规模化产业的诞生。

在AI时代，继续重资产的运营IT架构，正在走向一条死胡同。

硬件通胀时代，企业IT需要上云

在硬件成本飙升的情况下，传统企业IT架构面临的核心挑战，还不仅仅是“买不起”，更多问题浮出水面。

其中，服务器资源利用率过低，资源浪费就是一个频繁被企业提起的问题。

对于采用传统IT采购模式的企业来说，必须基于未来服务器资源的需求峰值做规划，购买足量的算力资源和存储资源支撑业务，“屯算力”、“屯存储”就变成了常态。但在实际应用中，先不说企业为了保障业务稳定运行，往往要购买超量的资源；此外，企业花费高价采购的存储和算力，还在绝大多数非峰值时间段处于闲置状态，也就是资源浪费。

但在硬件通胀、采购成本翻倍的今天，这种长期处于低负载模式运行的方案，对中小企业来说显得过于奢侈。

由此，无论是想要转嫁高昂的基础设施成本、还是按需动态调用算力，都指向云厂商的核心优势——靠超大规模算力集群的搭建，让中小企业能够弹性购买服务。

云厂商服务之所以能够让各行业客户买单，它最关键的优势，就是能实现对算力资源的精细化控制。

对于本身需要靠投入基础设施，靠规模化摊薄边际成本的云厂商来说，它们的努力方向，就是榨取算力利用，根据客户需求“量体裁衣”。

这里以华为云为例，相比于中小企业，云厂商通过大规模的基础设施搭建和技术优化，实现了后者难以企及的成本优势。

最基础的服务，就是根据企业的算力需求做到按需供给。

弹性云服务器（ECS）就是最基本的量身定制服务。对于企业来说，相当于拧水龙头——业务高峰期拧大，低谷期拧小。这种“用多少付多少”的模式，避免了企业大部分时间空置算力的尴尬。包年、包月、竞价等多种计费方式，则把服务价格进一步压低。

在灵活调用的基础上，如何进一步榨取算力的利用率，就是各家云厂商靠技术做突围的命题。

以华为云的Flexus X云服务器的“柔性算力”为例，通过技术优化，再一次打破了资源供应的限制。

过往，即时云厂商的优势就在于“弹性服务”，但传统云服务器仍然存在能够优化的空间。比如，云厂商往往只提供固定的CPU与内存配比，比如2核CPU必须配4G、8G内存，遵循1:2次幂的固定配比。但如果你只需要5G的内存，那多出来的3G内存实际上就被浪费掉了。

去年，华为云发布首创的柔性算力就让CPU和内存配比打破了固定比例的限制，它支持以1核1G为单位进行定义，实现1:3、2:5等自定义特殊规格，做到了更高精度的“量身定制”。同时，配合华为云迁移中心（MgC）的快速平迁，可以根据企业业务具体负载匹配对应服务器规格。据官方数据，最高能实现综合成本降低30%。

算力的问题解决了，下一步就是解决存储问题。数智化时代，如何安全、便宜地储存企业的核心数据，也同样是企业需要解决的痛点。

企业传统的数据存储方式，往往存在两个共性问题：存不下、读取慢。

存不下，指的是企业用于存储的硬盘容量有限，想扩容就需要继续买硬件；而随着硬盘里存的文件越来越多，当系统需要层层翻文件夹找特定数据，速度会变得非常慢。

相比于传统的存储模式，华为云推出的对象存储服务（OBS）更能适应当下的数据需求。

对于企业来说，云服务可以实现理论上的“无限存”，只需要加服务器就能实现无限扩容。它存储数据的方式也和前者不同，传统的存储用树状存储，文件越多，越需要系统多层翻阅查找。

而对象存储服务（OBS）的基本原理可以理解成是，用数据本身+表述数据类型的元数据+全局唯一的Key来描述一个存储单元（对象）。简单来说，OBS相当于将冗杂的数据变成分类存储的包裹，每个都加了标签和编号。

所以，OBS就像一个云端无限大的仓库，企业不需要关心仓库怎么建、怎么扩容，只需要往里扔数据就行。同时，因为OBS描述“对象”的独特方式，这使得华为能提供高达99.9999999999%(12个9)的数据持久性和99.995%的服务可用性（SLA，总可用时间的占比）。

针对预算有限的中小企业，华为云推出的Flexus OBS则是这个仓库的“高性价比版”。它保留了核心的存储功能和安全性，专门为需求数据归档、网站建设、内容分发等场景的中小企业设计。据官方数据，其最高可综合降本20%。

总体来看，华为云等厂商提供的方案，本质上是一整套从传统IT架构升级到云服务器的完整解决方案，节省硬件成本的同时，让企业最大化地为有效算力买单。

上云，就是用云端服务的灵活性，去对抗硬件市场的长期涨价。这也是在2025年，企业保持竞争力的最优解。

上云，迎战硬件通胀时代

一个确定的事实是，只要AI技术还在不断升级，持续融入千行百业，那么硬件通胀时代就不会轻易结束。

在这样的背景下，如果坚持选择传统IT架构，走“自建机房”和“传统托管”的路子，无疑是在逆风行走，而企业也不得不面对事倍功半的风险。

当被视为企业资产的IT硬件，正在转变为限制企业现金流的“负债包袱”。此时，“上云”的价值，已经不再局限于技术层面，更体现在金融属性上——它是一种对抗硬件价格浮动的手段。

对于企业来说，通过购买云服务，不仅将硬件的采购和折旧风险转移给了云厂商，也把构建基础设施的“隐形成本”——人力、电力和维护成本都一并抹除。而对于云厂商来说，靠着规模化效应，高效利用手中的资源，把使用成本压缩到中小企业难以企及的价格范围内，这对于企业来说，变成了一笔比之前性价比更高的支出。

不过，对于企业来说，如何将资源迁移到云上就成了问题，一旦出现数据丢失、软件不兼容等问题，导致业务中断，对于企业来说将得不偿失。

如今，随着云厂商工具链的成熟，这一技术门槛已被大幅削平。以华为云迁移中心（MgC）为例，作为一站式迁移平台，它内部集成了大量根据实践总结的迁移工作流模版，包括主机大批量迁移模板、存储数据迁移模板，用户可以根据不同迁移场景做选择。工具化的迁移方法论，大幅提升了迁移速度。据官方数据显示，其帮助神州专车提升了40%迁移效率。

除了硬件成本控制，上云更核心的战略意义，在于 “借力”，通过云厂商集成的先进技术和自身业务快速融合，从而抢占市场先机。

过往，企业自建IT架构下的硬件采购、物流、上架调试通常需要数周甚至数月，而云端资源的获取仅需分钟级。靠部署速度的提升，企业能够更快速地验证新产品。

一个在AI时代更突出的特征是，云厂商已成为前沿技术的“集中地”。为了维持生态竞争力，云厂商通常会第一时间集成最新的AI大模型和AI应用。对于企业而言，不需要自己再做一遍，就可以直接调用对应的技术。

如今，上云已经不仅是出于成本的防御性选择，更是帮助企业转型数智化、通往下一个时代的入场券。