AI存儲大戰，京東云海跑出中國速度

不少朋友最近都在吐槽：1TB的機械硬盤，之前300多就能拿下，現在都快五百了！固態硬盤也在漲價，存儲產品的價格怎么突然坐上火箭了？

其實，終端消費者感受到的漲價風暴，早在2025下半年開始，就從產業鏈上游發酵。源頭就是AI。

AI應用需求爆炸，而AI服務器又是吞存大戶，吃掉了全球40%的DRAM內存和高容量SSD，隨著2025年全球數據中心的支出猛漲，一下子就把企業級固態硬盤搞成了搶手貨。三星、SK海力士這些內存制造商，更樂意把晶圓產能砸給賣得更貴的HBM/DDR5，導致傳統平價存儲產品DDR4/LPDDR4X供給減少。便宜的貨少了，價格自然就上去了。而且，由于生成式AI的需求還在激增，所以Gartner預測，存儲荒至少要熬到2026年下半年。

好多朋友傻眼了，之前是AI算力荒和GPU漲價，沒想到，存力荒和硬盤漲價也來了。其實，大眾還聚焦于模型多牛、算卡多貴的時候，存力早成了AI科技競賽的暗戰。

這場暗戰，可以從哪里窺得戰況呢？最近發布的存儲系統性能評測IO500榜單，就是存儲界的奧林比克賽場，成績單里隱含著不少行業秘密。

比如說，前三名都采用DAOS+PMem架構，也就是依賴持久內存（Persistent Memory）等高成本、非通用硬件，成本高昂，普通企業根本玩不起。

再比如，DAOS是美國技術棧，雖然開源，但極端情況下也有被禁用、斷供的風險。那大家會好奇，前十名有沒有中國技術和國內選手呢？第四名的京東云海就是。

而且，京東云海是在不依賴高成本、特定硬件的前提下，基于通用NVMe盤存儲服務器，結合全棧自研軟件體系與深度調優，也跑出了頂尖性能和TOP4的成績，這也是中國自研技術首次穩穩站上全球高性能存儲的第一梯隊。

對各行各業來說，這意味著有了好用、不貴，還自主可信的存儲底座。搞AI訓練和推理，也不用愁性能不夠、被國外技術卡脖子，更不用為天價硬件買單。

一張榜單背后，藏著AI時代的存力密碼，這也是國產存儲跨越十年的執著奔跑。

讀懂這份成績的不易，有必要首先了解下IO500的含金量。

作為全球高性能計算存儲系統性能的權威排名，IO500榜單的難，重點體現在兩個方面：

一是上榜要求高。IO500的綜合得分（score）由30%帶寬（BW）和70%元數據性能（MD）加權構成，是對存儲系統全能性的終極考核，不僅要撐得起BW（GiB/s）代表的大文件順序讀寫能力，比如加載幾十上百GB的大模型參數、批量導入億萬級的訓練數據集；而占比更高的MD（元數據性能），則考驗的是小文件隨機訪問能力，這正是AI推理場景中高并發小文件的核心痛點，一個模型推理過程可能涉及數萬次小文件調用，MD性能差一點，整個流程就會卡頓。

更關鍵的是，這兩項能力必須同時在線。所以，IO500的邏輯是，不僅需要硬件層面的真金白銀投入，更要在軟硬件整合適配、工程調優、場景化性能打磨上做到極致，把上榜門檻拉得極高。

二是競爭激烈強度大。由于IO500的高要求能在榜上留名，尤其是沖進前列，難度堪比在HPC領域摘得奧運金牌，站穩腳跟的無一不是全球存儲領域的頂尖玩家，競爭也格外激烈。

比如榜單的第一名Aurora第二名LRZ，都采用了DAOS + PMem架構，第二名的方案規模甚至更大，說明頂級選手的方案比拼十分膠著，拉開一點差距都要狠下功夫，而且絕非單純堆料就能勝出。

為了在這個頂級賽場，跑出好成績，多數廠商都選擇依賴成熟的海外技術棧。最新榜單前十中，4個席位（包括冠亞季軍）基于DAOS，5席采用海外存儲廠商DDN的商業方案。但這些方案雖然省心，卻難以滿足國內重點行業自主可控的信創要求。

這樣一來，對國產存儲廠商的要求進一步拔高了，不僅是參賽和上榜，還必須用自研IT技術棧，跑出與海外生態對等的頂尖性能。相當于在田徑賽場上，別家運動員可以穿高級定制跑鞋，而國內選手只能穿全國產生產線做出來的跑鞋，還得比別人跑得更快。

正因如此，京東云海躋身全球前四、國產自研第一，才顯得格外特殊：它不僅打破了海外技術對榜單前排的壟斷，采用的JDCloud+ JPFS（京東自研并行文件系統），是榜單上唯一全棧自研的中國方案。還跑出了高于DDN方案的排名。第五名及以后DDN，在MD性能上明顯弱于DAOS和JPFS。

這一次，國產存儲用實力證明，根植于100%自研技術棧，完全能在高性能存儲賽道上跑出好成績。

一張IO500榜單，能說明什么？第四名又不是金牌，也值得關注嗎？表面看，它是存儲領域的專業排名，但往深了說，這張榜單背后藏著AI時代的存力密碼。

當我們用AI生成圖片、靠大模型寫方案時，支撐這些場景的不僅有CPU/GPU算力，更有能吞吐數據的存儲能力。過去的存儲是數據倉庫，只要能安全地存放數據就行。但AI時代的存儲，還必須精準、高速地把數據輸送給計算核心，不僅要吞吐快、用得活，還得成本低，才能滿足各行各業高效使用AI的需求。

從這個角度來說，京東云海作為唯一不用燒錢硬件的參賽選手，或許是TOP10中唯一能適配中國AI場景的獨苗方案。其價值遠不止排名，更體現在：

成本優勢，它用通用硬件打出了頂級成績。相比TOP3采用的海外生態軟硬件方案，京東云海完全基于通用NVMe SSD，卻跑出接近DAOS的MD性能，成為通用NVMe架構下性能最強的AI存儲，而成本卻大大降低，這意味著中國技術可以用普惠硬件實現頂尖性能。比如醫院引入AI輔助診斷、教學課堂引入AI智慧教學，抑或AI村官、AI政務等應用，如果只能用昂貴的硬件方案，硬件成本都是無法承受的。基于京東云服務+云海存儲，這些用戶也可以像水電一樣，低成本地用上AI。

安全優勢，它是TOP10中唯一國產自研、全棧可控的方案。開源方案并不意味著百分百自主可控，所以面對信創要求，海外廠商存在掣肘。而且，開源的產品沒辦法基于用戶的應用再做進一步定制化開發，特定需求難以滿足，同質化嚴重，性能、穩定性難以保障。云海為京東云100%自主研發，代碼自研率高達98%，核心技術完全自主可控，與主流國產化硬件和軟件兼容互認。無論是銀行、保險等金融機構的敏感數據，還是能源、科研、政務等國計民生行業，智能化轉型有了高性能的國產化選擇。

AI優勢，京東云海在AI推理方面的能力也值得注意。榜單成績顯示，京東云海跑出了遠超DDN方案的性能表現，格外適合AI推理，結合存算分離優化，為AI訓推降本增效。當前，AI需求正從大規模預訓練，轉向后訓練和推理，后者對元數據性能要求極高，比如一個集團公司幾百人同時使用DeepSeek，在AI客服高峰期處理大量用戶訪問，而京東云海的高MD性能能讓AI快速完成高并發小數據的調取，想象一下，你剛把問題發給AI，答案幾秒就彈出來了，體驗感直接拉滿。

所以說，京東云海全球第四、自研國產第一的成績，意義遠大于排名本身。它不僅證明了中國企業在高性能存儲上的技術突破，更說明，國產存儲能夠以更低的成本、更通用的架構，達到國際頂尖性能水平，可以為AI訓推與應用落地，提供又快又省的高性價比國產方案。

不是只有金牌才值得歡呼。奧林匹克官方就曾用一句話致敬蘇炳添，“沒有人能跑贏時光，但曾有人創造過歷史。他跑過的不只9秒83，還有所有‘不可能’”。

而京東云海的成績之所以特別，就在于它也打破了AI存儲的諸多不可能，創下了國產存儲的歷史時刻。

國際賽事的成績突破，從來不止是個人或企業的勛章，更標志著一個國家在該領域已具備長期可持續的體系化能力。就像德國足球的長盛不衰，靠的是全民足球生態的積淀與后備力量的持續輸送。

京東云海的突破，證明國產存儲已構建起成熟的技術與產業根基。AI存儲，正從少數巨頭的昂貴玩具，變成千行百業智能化的必需品。

比如金融領域，銀行、證券等紛紛響應國家號召，積極創新引入科技手段推動普惠金融，又需要信創的數字底座。一些機構就通過云海AI存儲，解決數據系統、AI平臺，大模型應用三者數據高效流動的問題，達到降本增效的效果。

在自動駕駛領域，一家車企L3與L4模型研發中，每天產生至少800TB的路測數據，依托云海極速版方案，應對計算節點的高并發訪問需求，保證了AI算法訓練的實時性，助力自動駕駛模型的迭代。

在互聯網領域，荔枝FM、墨跡天氣等頭部互聯網平臺，是上億用戶每天娛樂、出行的基礎工具。面對海量用戶的數據存儲挑戰，傳統架構存儲冗余高、資源利用率不足，正與京東云海攜手打造兼具經濟性與安全性的新一代存儲范式。

通過這些場景，我們可以發現，高性能存儲已經與大眾的衣食住行、千行百業的智能轉型，密不可分。打造一個堅實、自主、普惠的存力底座，京東云海的方案，不僅兼顧了高性能與經濟性，更得益于京東云和京東集團的托舉，使其更適合規模化落地在各個行業，這種作為外部行業存力底座的獨特競爭力，體現在幾個方面：

一是部署更靈活。不同于很多云廠商存儲服務與云平臺高度綁定的模式，云海從京東云完全解耦，支持獨立部署交付，適配更多行業場景需求。京東云海在超百家金融、證券、汽車等企業交付驗收，并穩定運行至今。

二是企業用得起。相較于純軟件競品，依托京東集團的供應鏈優勢，云海在具備自產硬件能力的基礎上，典型配置價格更低，性價比優勢突出。

三是經得住考驗。云海歷經京東13年內部實踐，從618到11.11的高流量洗禮中實現零故障，穩定性與可靠性無需多言。與之相比，國內不少存儲硬件廠商缺乏超大規模場景打磨，這或許也是科大訊飛選擇京東云海來構建AI營銷、頭部證券公司通過京東云云海實現國產化替代的主要原因。

而這份突破的價值，也與國家戰略高度契合。

此前，工業和信息化部等六部門曾聯合印發《算力基礎設施高質量發展行動計劃》中，就將先進存力建設放在了突出位置，明確提出到2025年存儲總量超1800EB、先進存儲容量占比達30%以上的目標，還專門將“強化存力保障”列為重點任務。之所以如此重視，核心在于存力極易成為“木桶效應”中的短板。

如果存儲性能跟不上，再強的算力也會陷入巧婦難為無米之炊的困境，最終制約大模型從研發到落地的全流程效率，埋下AI產業發展的隱性風險。

京東云海在IO500榜單上斬獲第四名，一舉沖破海外技術棧對前十席位的長期壟斷，用實打實的成績證明：靠通用硬件加深度軟件優化，完全能實現對專用架構的超越。

從2012年，京東啟動分布式統一存儲平臺研發，2022年新一代架構的云海正式對外發布，再到如今，在AI存儲的奧林匹克賽場上，中國方案終于讓世界矚目。這場跨越十余年的存力奔跑，一步步為中國AI踩出了一條安全自主、行穩致遠的堅實道路。

這，是一條真正屬于我們自己的技術坦途。