免费股票配资平台 AI存储大战，京东云海跑出中国速度

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不少朋友最近都在吐槽：1TB 的机械硬盘，之前 300 多就能拿下，现在都快五百了！固态硬盘也在涨价，存储产品的价格怎么突然坐上火箭了？

其实，终端消费者感受到的涨价风暴，早在 2025 下半年开始，就从产业链上游发酵。源头就是 AI。

AI 应用需求爆炸，而 AI 服务器又是吞存大户，吃掉了全球 40% 的 DRAM 内存和高容量 SSD，随着 2025 年全球数据中心的支出猛涨，一下子就把企业级固态硬盘搞成了抢手货。三星、SK 海力士这些内存制造商，更乐意把晶圆产能砸给卖得更贵的 HBM/DDR5，导致传统平价存储产品 DDR4/LPDDR4X 供给减少。便宜的货少了，价格自然就上去了。而且，由于生成式 AI 的需求还在激增，所以 Gartner 预测，存储荒至少要熬到 2026 年下半年。

好多朋友傻眼了，之前是 AI 算力荒和 GPU 涨价，没想到，存力荒和硬盘涨价也来了。其实，大众还聚焦于模型多牛、算卡多贵的时候，存力早成了 AI 科技竞赛的暗战。

这场暗战，可以从哪里窥得战况呢？最近发布的存储系统性能评测 IO500 榜单，就是存储界的奥林比克赛场，成绩单里隐含着不少行业秘密。

比如说，前三名都采用 DAOS+PMem 架构，也就是依赖持久内存（Persistent Memory）等高成本、非通用硬件，成本高昂，普通企业根本玩不起。

再比如，DAOS 是美国技术栈，虽然开源，但极端情况下也有被禁用、断供的风险。那大家会好奇，前十名有没有中国技术和国内选手呢？第四名的京东云海就是。

而且，京东云海是在不依赖高成本、特定硬件的前提下，基于通用 NVMe 盘存储服务器，结合全栈自研软件体系与深度调优，也跑出了顶尖性能和 TOP4 的成绩，这也是中国自研技术首次稳稳站上全球高性能存储的第一梯队。

对各行各业来说，这意味着有了好用、不贵，还自主可信的存储底座。搞 AI 训练和推理，也不用愁性能不够、被国外技术卡脖子，更不用为天价硬件买单。

一张榜单背后，藏着 AI 时代的存力密码，这也是国产存储跨越十年的执着奔跑。

读懂这份成绩的不易，有必要首先了解下 IO500 的含金量。

作为全球高性能计算存储系统性能的权威排名，IO500 榜单的难，重点体现在两个方面：

一是上榜要求高。IO500 的综合得分（score）由 30% 带宽（BW）和 70% 元数据性能（MD）加权构成，是对存储系统全能性的终极考核，不仅要撑得起 BW（GiB/s）代表的大文件顺序读写能力，比如加载几十上百 GB 的大模型参数、批量导入亿万级的训练数据集；而占比更高的 MD（元数据性能），则考验的是小文件随机访问能力，这正是 AI 推理场景中高并发小文件的核心痛点，一个模型推理过程可能涉及数万次小文件调用，MD 性能差一点，整个流程就会卡顿。

更关键的是，这两项能力必须同时在线。所以，IO500 的逻辑是，不仅需要硬件层面的真金白银投入，更要在软硬件整合适配、工程调优、场景化性能打磨上做到极致，把上榜门槛拉得极高。

二是竞争激烈强度大。由于 IO500 的高要求能在榜上留名，尤其是冲进前列，难度堪比在 HPC 领域摘得奥运金牌，站稳脚跟的无一不是全球存储领域的顶尖玩家，竞争也格外激烈。

比如榜单的第一名 Aurora 第二名 LRZ，都采用了 DAOS + PMem 架构，第二名的方案规模甚至更大，说明顶级选手的方案比拼十分胶着，拉开一点差距都要狠下功夫，而且绝非单纯堆料就能胜出。

为了在这个顶级赛场，跑出好成绩，多数厂商都选择依赖成熟的海外技术栈。最新榜单前十中，4 个席位（包括冠亚季军）基于 DAOS，5 席采用海外存储厂商 DDN 的商业方案。但这些方案虽然省心，却难以满足国内重点行业自主可控的信创要求。

这样一来，对国产存储厂商的要求进一步拔高了，不仅是参赛和上榜，还必须用自研 IT 技术栈，跑出与海外生态对等的顶尖性能。相当于在田径赛场上，别家运动员可以穿高级定制跑鞋，而国内选手只能穿全国产生产线做出来的跑鞋，还得比别人跑得更快。

正因如此，京东云海跻身全球前四、国产自研第一，才显得格外特殊：它不仅打破了海外技术对榜单前排的垄断，采用的 JDCloud+ JPFS（京东自研并行文件系统），是榜单上唯一全栈自研的中国方案。还跑出了高于 DDN 方案的排名。第五名及以后 DDN，在 MD 性能上明显弱于 DAOS 和 JPFS。

这一次，国产存储用实力证明，根植于 100% 自研技术栈，完全能在高性能存储赛道上跑出好成绩。

一张 IO500 榜单，能说明什么？第四名又不是金牌，也值得关注吗？表面看，它是存储领域的专业排名，但往深了说，这张榜单背后藏着 AI 时代的存力密码。

当我们用 AI 生成图片、靠大模型写方案时，支撑这些场景的不仅有 CPU/GPU 算力，更有能吞吐数据的存储能力。过去的存储是数据仓库，只要能安全地存放数据就行。但 AI 时代的存储，还必须精准、高速地把数据输送给计算核心，不仅要吞吐快、用得活，还得成本低，才能满足各行各业高效使用 AI 的需求。

从这个角度来说，京东云海作为唯一不用烧钱硬件的参赛选手，或许是 TOP10 中唯一能适配中国 AI 场景的独苗方案。其价值远不止排名，更体现在：

成本优势，它用通用硬件打出了顶级成绩。相比 TOP3 采用的海外生态软硬件方案，京东云海完全基于通用 NVMe SSD，却跑出接近 DAOS 的 MD 性能，成为通用 NVMe 架构下性能最强的 AI 存储，而成本却大大降低，这意味着中国技术可以用普惠硬件实现顶尖性能。比如医院引入 AI 辅助诊断、教学课堂引入 AI 智慧教学，抑或 AI 村官、AI 政务等应用，如果只能用昂贵的硬件方案，硬件成本都是无法承受的。基于京东云服务 + 云海存储，这些用户也可以像水电一样，低成本地用上 AI。

安全优势，它是 TOP10 中唯一国产自研、全栈可控的方案。开源方案并不意味着百分百自主可控，所以面对信创要求，海外厂商存在掣肘。而且，开源的产品没办法基于用户的应用再做进一步定制化开发，特定需求难以满足，同质化严重，性能、稳定性难以保障。云海为京东云 100% 自主研发，代码自研率高达 98%，核心技术完全自主可控，与主流国产化硬件和软件兼容互认。无论是银行、保险等金融机构的敏感数据，还是能源、科研、政务等国计民生行业，智能化转型有了高性能的国产化选择。

AI 优势，京东云海在 AI 推理方面的能力也值得注意。榜单成绩显示，京东云海跑出了远超 DDN 方案的性能表现，格外适合 AI 推理，结合存算分离优化，为 AI 训推降本增效。当前，AI 需求正从大规模预训练，转向后训练和推理，后者对元数据性能要求极高，比如一个集团公司几百人同时使用 DeepSeek，在 AI 客服高峰期处理大量用户访问，而京东云海的高 MD 性能能让 AI 快速完成高并发小数据的调取，想象一下，你刚把问题发给 AI，答案几秒就弹出来了，体验感直接拉满。

所以说，京东云海全球第四、自研国产第一的成绩，意义远大于排名本身。它不仅证明了中国企业在高性能存储上的技术突破，更说明，国产存储能够以更低的成本、更通用的架构，达到国际顶尖性能水平，可以为 AI 训推与应用落地，提供又快又省的高性价比国产方案。

不是只有金牌才值得欢呼。奥林匹克官方就曾用一句话致敬苏炳添，"没有人能跑赢时光，但曾有人创造过历史。他跑过的不只 9 秒 83，还有所有‘不可能’"。

而京东云海的成绩之所以特别，就在于它也打破了 AI 存储的诸多不可能，创下了国产存储的历史时刻。