2026年数据中心存储技术发展趋势

（本文编译自Electronic Design）

随着行业迈向2026年，数据中心架构师与系统设计师面临多重压力交织的局面，这使得存储设计的重要性前所未有。人工智能工作负载持续推动着对数据传输、存储容量与性能的空前需求，而与此同时，全球供应链中的电力、散热、空间及元器件供应约束愈发收紧。

存储再也不能被视作计算层之后的被动组件，它已成为主动型系统部件，直接影响系统性能、能效与整体设计风险。

对于需规划未来数年量产系统的工程师与工程管理者而言，当下围绕存储架构做出的决策，不仅将决定人工智能性能，还会影响功耗配额、机架密度、散热方案以及产品上市周期。理解存储如何融入更广泛的人工智能基础设施生态，是构建高弹性、可扩展数据中心的关键。

随着人工智能与存储技术深度融合，各企业必须应对全新的性能、可扩展性与管理挑战。人工智能与存储交汇领域将涌现哪些全新挑战?标准与最佳实践又将其怎样的作用?

人工智能改变存储格局

传统数据中心架构围绕以计算为中心的模式演进。存储系统最初主要针对容量和可靠性设计，为具备可预测访问模式的通用工作负载提供优化适配。人工智能彻底颠覆了这一模式。

训练与推理流水线要求分布式系统具备高带宽、低时延和持续的数据传输能力。存储性能的波动会导致高成本计算资源闲置，降低整体系统能效。

与此同时，数据量仍在飞速增长。人工智能模型需要访问海量数据集，这些数据可跨热、温、冷存储分层，且通常分布在多个物理地点。因此，存储方案的选择如今会直接影响网络设计、互联技术选型与内存层级规划。工程师必须将存储作为集成系统的一部分综合评估，而非孤立考量。

制约因素决定设计选型

随着2026年的到来，多项预测显示,数据中心设计的多个维度面临愈发严苛的约束。在众多地区，电力供应正成为发展瓶颈，这迫使每个机架、每个工作负载的功耗预算进一步收紧。散热极限则进一步限制了系统的部署密度。空间约束,尤其在城市区域或改造升级场景中,更增添了设计复杂度。

元器件供应的影响也日益凸显。包括大容量机械硬盘（HDD）在内的部分存储技术交付周期延长，要求行业提前敲定设计方案，同时也限制了设计灵活性。这些现实状况正推动架构设计师重新考量混合存储策略：融合机械硬盘、固态硬盘（SSD）与新兴技术，在容量、性能、功耗和供应可用性之间实现平衡。

2026年存储技术评估

HDD仍是实现高性价比大容量存储的关键选择，尤其适用于人工智能训练所用的大规模数据集与长期数据留存场景。不过，其较长的交付周期与功耗问题需要进行周密规划。SSD在性能和时延方面具备显著优势，在对性能敏感的存储分层中，正越来越多地用于替代或补充HDD。两者的权衡因素包括：SSD每比特存储成本更高，且在系统设计层面需考虑其差异化的散热与使用寿命问题。

除传统存储介质外，行业仍在持续探索替代型归档技术，其中包括专为低功耗长期数据留存设计的创新方案。尽管这类技术尚未成为主流，但其研发进程凸显了行业对灵活架构的需求,这类架构可在新兴存储级别成熟后将其纳入使用。

存储是一项系统级设计难题

人工智能带来的最重大转变之一，是需要从整体层面解决存储挑战。存储带宽、时延和可靠性直接影响网络拥塞程度、计算资源利用率与整体系统效率。从硬盘、机箱到接口层面的设计决策，会逐级向上传导，影响电路板布局、互联方案选型与软件架构。

这种系统级视角是全球网络存储工业协会（SNIA）StorageAI项目的核心，该项目旨在弥补当前人工智能基础设施挑战分析与解决层面日益凸显的缺口。尽管诸多行业工作聚焦于计算加速器、交换网络、存储设备等单一领域，但StorageAI聚焦研究这些组件在真实工作负载与实际约束下的交互机制。

StorageAI专门针对人工智能全流程中的数据传输、存储布局与可访问性展开研究，覆盖数据采集、模型训练、推理部署到长期留存全环节。它评估存储、网络与计算未进行协同设计时瓶颈的出现位置，以及某一层面的架构选择如何对系统其余部分产生连锁影响。对于工程师而言，这一视角有助于将抽象的人工智能需求，转化为元器件、电路板、机箱与系统层级的具体设计考量。

StorageAI并不限定单一架构，而是提供一套权衡分析框架（见图表）。该框架着重阐明存储带宽、时延与使用寿命如何影响计算利用率、能效与可扩展性，尤其在系统向更分布式、异构化设计演进的背景下。

下一代数据中心设计在纵向扩展与横向扩展网络中整合存储、人工智能加速器与计算节点，以支撑数据密集型人工智能工作负载。

通过将这些讨论建立在基于标准的方法之上，StorageAI帮助工程师与工程管理者确定兼顾各方的解决方案，这些方案可在实际设计中落地实施、验证，并随时间迭代演进。

标准在降低设计风险中的作用

随着架构日趋复杂，标准在风险管理中扮演着愈发重要的角色。标准提供了稳定的设计目标、可预测的接口，以及跨元器件、跨厂商的互操作性。对于工程团队而言，这直接意味着更少的重新设计周期、更简便的验证流程，以及更灵活的供应链适配能力。

SNIA在硬件形态规格定义、存储接口等领域的长期深耕，通过组织多厂商互通测试活动，推动行业采用具备互操作性的硬件设计，相关设计可跨产品代际持续扩展。在人工智能驱动的数据中心场景下，标准让工程师能够将创新聚焦于最关键的领域，同时依托成熟的框架实现系统集成与兼容性保障。

标准还能支撑计算架构、交换网络、系统软件等相邻生态间的协作。与非易失性高速总线技术组织（NVM Express）、开放计算项目（OCP）、超以太网联盟（UEC）以及 Linux 基金会等机构的协同合作，可确保存储设计顺利融入更宏观的平台技术路线图。

面向新常态的设计

2026年的数据中心不会由单一技术或架构定义。相反，它将在系统级思维与基于标准的协作指引下，实现性能、容量、能效与可用性的平衡。工程师必须在实际约束条件下开展设计，而非基于理想环境，同时预判人工智能工作负载与基础设施需求的持续演进。

对于存储领域而言，这意味着最大限度减少不必要的技术碎片化，通过行业标准提升设计通用性，同时仍为差异化创新保留空间。这也要求规划能够适配新兴存储技术与不断演变的人工智能工作流的架构。

展望未来：存储与人工智能

随着人工智能持续重塑计算产业，存储仍将是支撑性能与可扩展性的关键使能因素。工程师当下做出的选择，将决定数据中心在现实约束下支撑下一代工作负载的有效程度。

将存储视为主动设计组件而非被动资源，同时借助StorageAI等项目与成熟标准，工程团队能够降低设计风险、缩短研发周期，打造出具备高弹性、高能效的人工智能基础设施，从容应对2026年及未来的挑战。