从世界第一出发，中国存储领跑AI新周期

6月24日，德国汉堡ISC 2026大会上，最新一期IO500榜单正式揭晓：中科曙光自主研发的ParaStor F9000全闪存储系统一举包揽生产型“全节点”和“10节点”双榜第一，为中国存储产业取得关键性突破。

ParaStor F9000此次夺魁意义重大。

IO500乃全球高性能存储系统最具权威性的评测基准，其生产型与研究型榜单要求规则各异，兼顾现实生产与研究探索的需求。生产型榜单就像一场条件严格的闭卷考试，入围者均是仅纳入已在真实生产环境中长期稳定运行的存储系统，且严禁使用影响结果的缓存/预热、需基于实际后端存储运行、必须保障数据持久化与容错能力。

而研究型榜单则像是一场开放式考试，限制条件少，允许使用内存盘加速、自定义测试工具（如pfind）、关闭数据保护机制，甚至可在不稳定环境中测试，核心目的就是鼓励存储研发人员探索存储架构的理论性能极限。

对于真实用户们而言，研究型榜单给予更多是未来方向性的探索，而生产型榜单则恰似为“实战”而量身定制的参考准则，ParaStor F9000此次双第一的含金量不言而喻。

更加重要的是，随着AI基础设施成为中流砥柱，高端存储与AI算力的效率息息相关。ParaStor F9000用实际表现一举打破少数国际厂商主导的格局，引领AI基础设施时代的存储创新方向。

高端存储产品逻辑变了

拉长历史的焦距，高端存储领域一直较为“固化”，长期由少数国际厂商主导。

步入到AI基础设施的新周期，存储的产品定位与底层逻辑变了。过去，存储在整个基础设施领域属于“配角”地位，首要目标就是将数据存储下来，容量是优先考虑的目标；现在，存储正从传统“数据仓库”转变为“AI数据引擎”，其角色不再局限于数据存取，而是延伸到数据流转调度、训练过程加速以及推理阶段支撑，适配AI大模型时代的数据流动需求。

中科曙光北京公司总裁助理、分布式存储产品部总经理石静介绍，高端存储正从传统企业IT基础设施，快速转向AI与科学计算驱动的新一代算力基础设施核心环节，产品比拼的不再只是单一硬件性能，而是系统工程能力，包括存算网协同设计、大规模并发处理能力以及在真实业务负载下的长期稳定性。

本质上，在AI大模型和科学计算快速发展的背景下，存储不再“偏安一隅”，而需要深度参与算力生产，以支撑持续迭代的训练负载、提升GPU算力利用率和缩短数据等待时间。

因此，高端存储的价值评判标准也随之改变。用户对于高端存储关注点从过去的“品牌光环与生态惯性”，逐步转向“真实负载下的系统效率与TCO”，倾向于真实生产环境中的稳定性验证、对AI负载的适配能力和整体TCO与长期运维效率等。

无疑，ParaStor F9000在IO500评测基准中的优异表现，是中科曙光创新能力的一次集中体现。它代表着中国厂商在AI基础设施时代逐步摆脱传统技术范式的束缚，以对AI场景的深度理解和工程落地能力“引领”存储航道的创新方向。

中国力量为何成为领跑者

沿着旧地图，永远找不到新大陆。

无疑，用户如果再依靠传统高端存储这张旧地图，很难在AI这片新大陆上找到正确方向。而面对AI大模型、智能体等带来的极其复杂需求，ParaStor F9000所扮演的不再是单一存储产品，而是成为AI基础设施体系中的“数据底座核心节点”，与计算、网络、液冷及软件栈共同构成一个完整的数据流动体系，使数据在存储与计算之间高效流转。

事实上，与其他竞品不同，ParaStor F9000核心优势在于从CPU、网络、存储介质到软件协议栈实现统一设计与协同优化，并且首创AI存储三级协同方案：“以存提算、以存代算、以存降本”，把存储从“被动数据供给层”，升级为“参与计算路径设计的一部分”，让数据在进入GPU之前就尽可能完成筛选、调度与加速，而不是简单搬运。

中科曙光分布式存储总工程师 袁清波介绍，“以存提算”是通过存储侧的数据路径优化与智能编排，让GPU不再等待数据，从系统层面提升算力利用率；“以存代算”则是对部分轻量数据处理与访问逻辑的下沉，比如存储侧完成KV Cache相关数据的组织优化等，减少计算链路中的无效搬运和重复计算；“以存降本”则是通过数据分层与资源协同，让不同访问频率的数据落在不同介质与路径上，实现整体系统的资源最优配置。

事实上，ParaStor F9000之所以能引领当前高端存储的发展趋势，其核心秘诀是在全球最具挑战性的应用场景不断淬炼，以深刻的场景理解力和无与伦比的硬核工程落地能力，实现三个层面的彻底蜕变：

01

真正面向AI工作负载的全局架构设计能力，使得在不同规模、不同场景中保持性能一致性。

02

端到端数据路径优化能力，降低跨节点访问与IO路径抖动。

03

面向真实生产环境的工程化能力，长期承载高强度业务负载而不退化。

例如，在当前最为热门和前沿的具身智能领域，ParaStor分布式全闪存储提供超过500GB/s的聚合读带宽，满足智元机器人的具身智能大模型训练对海量多模态数据的实时处理需求；同时，低时延数据访问确保机器人实时响应和丝滑交互体验，加速具身智能产业发展。

同样，随着自动驾驶成为汽车产品的核心竞争力，车企们纷纷加注自动驾驶的研发投入，ParaStor分布式全闪存储为国内头部造车新势力提供超百PB存储资源，不仅帮助其构建“数据采集—清洗标注—模型训练—仿真验证”的全流程闭环，智能数据分层策略还实现海量数据增长的同时降低总体TCO达40%。

再如，在AI for Science领域，ParaStor F9000联合龙讯旷腾MatPL软件，依托scaleX万卡超集群，同时处理海量小文件、高并发读写以及极低时延访问，完成414.7亿原子规模液态水分子动力学模拟计算，刷新世界纪录。

系统能力竞争，重塑市场格局

中科曙光在IO500生产型榜单中的历史性登顶，不仅是中国存储产业在核心技术上的一次硬核突围，更是全球高端存储市场格局全面走向重塑的重要转折点。

众所周知，随着智算中心建设的深入，存算配比严重失衡的现象愈发明显，这也让产业界加速形成共识：即在AI基础设施体系中，存力已成为核心基础设施之一，而传统高端存储已然无法适应新场景带来的复杂需求，面向AI设计的新一代存储产品将加速被市场所接纳。

在石静看来，未来3-5年全球高端存储市场大概率会呈现三个变化：

其一、AI驱动成为高端存储市场的主导需求。Gartner《Hype Cycle for Storage Technologies, 2025》预测，AI就绪存储（AI-Ready Storage）带来产品变革；同时，到 2028 年，超过 20%的企业将在本地数据中心运行包括训练和推理等AI工作负载。可以预见，随着金融、能源、高端制造、交通等行业加速拥抱AI，高端存储有望打开更加广阔的市场空间。

其二、系统级优化能力取代单点硬件性能。随着全闪存的普及，单点硬件性能已然不是瓶颈，千万级、亿级IOPS的产品比比皆是，但系统级优化能力才是未来竞争力所在，它将决定着存储系统在真实生产环境中的表现。

其三、存算网协同能力成为核心竞争维度。进入到AI基础设施时代，存、算、网不再是相对独立的“个体”，而是需要根据数据流动特征紧密配合的“整体”，存、算、网协同能力也必然会成为高端存储最为核心的竞争维度。

事实上，ParaStor F9000的成功也表明未来高端存储的竞争壁垒不仅仅在于产品本身，而是大规模集群落地经验、存算网协同架构设计能力以及真实生产环境中长期验证的能力体系。

综合观察

ParaStor F9000荣获IO500生产型双料第一，犹如一束照见未来的光。

评测基准的登顶只是序章。中国高端存储产业已完成从"实验室冠军"到"实战冠军"的质变，开启了AI基础设施时代存储创新的引领。在AI重塑千行百业的当下，存储的超级周期才刚刚开始，而中国存储不再满足于做一名跟随者，在AI复杂场景中千锤百炼，努力蜕变成新周期的先进存力定义者。

这不仅是中科曙光一家企业的胜利，更是中国存储产业突围的里程碑式注脚。

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