AI时代的数据焦虑：存储该如何跟上？ 在国产服务器的最新进展中，一个明显的趋势正在浮现：存储的升级，早已不只是“硬盘数量”的比拼，而是围绕数据生命周期的整体设计。 数据从诞生时的“热数据”，逐步转为“温数据”和“冷数据”，不同阶段需要的存储形态各不相同。过去企业常见的“一股脑堆硬盘”，已逐渐被分层和智能调度所取代，否则极易被数据洪流压垮。 基于海光的存储服务器产品形态丰富，从全闪到混闪再到大容量归档，几乎覆盖了数据生命周期的全部阶段——热数据、温数据到冷数据的分层管理思路正在落地。 比如，2U的均衡型，适合企业日常业务，走的是“计算+存储”一体化路线；而2U计算型则是AI和大数据爱用的，算力更猛，硬盘和SSD扩展都很灵活，训练模型、做分析两不误。 再看数据中心，4U通用存储相当于“没有短板”，容量和算力都照顾到，单机就能上百块硬盘，IOPS也够高，满足频繁读写和归档两头的需求。而更高端的4U大容量版本，适用于AI和高并发场景去的，存储密度、安全性、性能拉满，算是把国产存储的潜力展示出来了。 这种全场景覆盖的产品线，某种意义上就是对AI时代“存储焦虑”的一种回应：不管是冷数据归档，还是热数据秒级响应，都能找到合适的解法。随着 AI 和大模型深入应用，存储逐渐从配角转为“数字化底座”——能否支撑起海量数据的涌入，直接影响行业竞争力。
