聯想凌拓：做AI就緒探索之路的“點燈人”

通信世界網消息（CWW）“數據基礎設施的智能化水平，直接決定AI技術賦能產業的高度。面對AI浪潮，我們期望成為數據轉化知識的‘探路人’、AI就緒探索之路的‘點燈人’。”在近期舉辦的聯想凌拓2025技術大會上，聯想凌拓首席執行官楊旭表示。

無數據，不AI。伴隨AI技術的加速迭代，數據的戰略價值日益凸顯。能否擁有AI就緒的數據，已成為AI技術深化落地的關鍵。那些能夠助力企業筑牢數據安全防線、完成數據整合、暢通數據流動的存儲系統，將迎來重要發展機遇。為此，聯想凌拓錨定AI就緒方向，構建起從基礎架構規劃建議、應用系統方案設計，到落地實施與運維保障的全流程體系，助力企業蓄積智慧數據動能，實現產業數智化躍升。

直面AI落地的五大“攔路虎”

當前，發展新質生產力、建設“數字中國”已成為國家核心戰略，近期發布的“十五五”規劃建議更將AI置于突出位置，賦予其推動智慧創新的核心角色。在此宏觀背景下，“AI+”正在從單點技術突破向全產業鏈生態化發展邁進。但進入AI時代，很多企業在將AI技術融入實際業務場景或創新環境時面臨諸多挑戰。

作為長期深耕存儲技術、助力企業實現數據高效管理與數字化基礎建設的服務商，聯想凌拓觀察到企業AI落地過程中存在五大核心挑戰。第一，AI大模型對數據質量、整合度與時效性要求極高，傳統數據處理方式難以適配AI平臺需求，數據準備環節存在技術瓶頸。第二，不少高速發展的企業IT系統建設滯后于業務增長，存在數據標準不一、數據孤島等問題，亟須完成數據整合與打通。第三，AI投入成本較高，運算、存儲、網絡設備價格不菲，如何實現設備高效使用與協同運作至關重要。第四，AI自動化流程深入業務核心，數據丟失或被篡改將帶來嚴重后果，數據安全保障至關重要。第五，AI模型訓練中斷后的續接難題，也需針對性解決方案。

挑戰中蘊藏著機遇，楊旭表示，五大挑戰正是存儲系統發揮價值的關鍵場景。針對上述五大痛點，聯想凌拓提出三大演進方向，助力企業構建AI就緒能力。

聯想凌拓首席運營官林佑聲對此進行了詳解。首先，以AI就緒重構架構思維。面對AI快速演進帶來的復雜需求，聯想凌拓始終以充分釋放數據價值為核心，聚焦通過技術手段實現數據價值的有效轉化。其次，通過架構解耦實現靈活適配。橫向擴展存儲架構雖性價比高、具備海量存儲能力，但在高價值數據場景中存在局限。為此，聯想凌拓推動架構層面解耦，“搭積木”式構建彈性架構，方便客戶根據具體應用需求靈活組合不同模塊。最后，從“智存”到“智變”，以智慧驅動業務敏捷性。“智存”意味著打破數據靜態存儲、價值難發揮的現狀，在存儲環節嵌入規則與定義，實現數據關鍵信息的靈活提取與利用；“智變”則強調高效運用數據這一核心燃料，驅動業務持續增長。

“我們致力于打破傳統方案的限制，通過提供高度靈活的架構與解決方案，幫助客戶在面對AI未來不確定性時‘輕裝上陣’，以更敏捷的姿態迎接新的技術挑戰。”林佑聲強調。

數據與業務場景高效結合

圍繞上述思路，聯想凌拓在本次大會上推出了系列產品，包括聯想存儲智能體（LiSA）、Lenovo ThinkSystem DS系列和NetApp AFX系統。

其中，面向混合多云環境的智能數據解決方案平臺LiSA尤為值得關注。很多企業在AI落地中面臨共同難題：如何將數據與業務場景有效結合，高效發揮數據與AI的協同能力，產生切實的業務價值？聯想凌拓認為，這一問題的解決離不開與客戶更緊密的場景化協作。基于對客戶需求和場景的深入洞察，聯想凌拓將AI技術與業務實踐深度融合，LiSA正是這一理念的核心載體。

楊旭介紹，LiSA是面向不同行業解決方案的統一架構，通過統一架構串聯客戶實際應用場景，通過加載功能插件以契合客戶實際生產與運營流程。例如，“救急1110災備一體化解決方案”憑借極速恢復能力，與醫療行業IT系統深度結合，發揮最大價值；面向芯片、汽車等高價值制造業的智能質檢方案，通過圖像采集、比對與數據回溯，可有效提升質量管控效率。

“當前AI大模型發展進入新階段，盡管模型仍在持續迭代，但其邊際效益已呈現遞減趨勢，實際應用面臨諸多挑戰。基于這一現狀，我們著眼于客戶的整體業務場景，協助他們借助AI技術，在創新能力、運營有效性或效率上實現顯著提升。”楊旭分析道。

當前，我國算力相對過剩的局面普遍存在。不少AI數據中心正致力于算力消納，嘗試以按月或按年租賃的方式，向企業開放閑置算力。在聯想凌拓看來，算力的價值不應僅局限于訓練大規模基礎模型，更應逐步轉向推理一體化與行業細分場景，賦能具體行業的智能化轉型。為此，聯想凌拓引入NetApp AFX橫向擴展存儲平臺，實現控制器與存儲資源的解耦；同時通過重構存儲與算力間的高效通信層，全面提升系統整體效能。

MetadataFabric也是聯想凌拓存儲設計的重要考量。林佑聲表示，實現AI就緒的首要任務是將數據變得規整有序。Metadata Fabric通過為數據打標以提升數據的可利用性——這意味著在AI訓練或推理過程中無需遷移所有數據，可顯著減少數據來回傳輸的開銷。此外，聯想凌拓發布的ThinkSystem DS系列和NetApp AFX，均致力于讓計算與數據之間的邏輯關聯更加清晰對映。

“未來AI將更多轉向行業細分模型，需要‘喂養’高質量、高價值的專業數據，而分布式橫向擴展架構、智能元數據管理與內置安全機制，是我們設計AI就緒的核心考量。在技術架構上，我們摒棄‘一刀切’的集成式方案，轉向解耦設計，使計算、存儲等資源可獨立擴展、按需組合，靈活適應AI場景對性能、容量或成本的不同側重；在數據管理上，通過打標優化管理邏輯關系；在安全性方面，從數據副本、訪問控制、合規性等多個維度提供保障。“林佑聲總結。

展望未來，楊旭認為數據管理領域將呈現兩大趨勢：一是AI將進入規模化落地階段，在各行各業催生豐富應用場景；二是關鍵基礎設施的國產化進程將持續加速，國內生態體系將日益成熟完善。

立足這兩大核心趨勢，聯想凌拓確定戰略布局：在數據層面全力助推客戶實現AI就緒，同時堅持在國產化生態中持續創新。“我們的最終目標，是成為本土數據存儲與管理領域的領先廠商，成為客戶在數據處理及AI場景的首選伙伴。”