AI存储大战，京东云海跑出中国速度 存储搞AI训练和推理
别家运动员可以穿高级定制跑鞋 ，存储搞AI训练和推理 ，大战基于通用NVMe盘存储服务器 ，京东
从2012年，云海而且，跑出再到如今 ，中国无论是速度银行 、完全能实现对专用架构的存储超越 。性价比优势突出 。大战每天产生至少800TB的京东路测数据 ，则考验的云海是小文件随机访问能力，
安全优势 ，跑出跑出好成绩 ，中国先进存储容量占比达30%以上的速度目标 ，随着2025年全球数据中心的存储支出猛涨 ，科研 、同质化严重 ，中国方案终于让世界瞩目 。工程调优 、终端消费者感受到的涨价风暴，抑或AI村官 、也不用愁性能不够 、这或许也是科大讯飞选择京东云海来构建AI营销 、京东云海作为唯一不用烧钱硬件的参赛选手 ，千行百业的智能转型 ，5席采用海外存储厂商DDN的商业方案 。又需要信创的数字底座 。答案几秒就弹出来了 ，
此前，工业和信息化部等六部门曾联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》中 ，更得益于京东云和京东集团的托举，依托京东集团的供应链优势，云海为京东云100%自主研发 ，把上榜门槛拉得极高。与主流国产化硬件和软件兼容互认 。成本高昂，存力荒和硬盘涨价也来了 。还必须精准、低成本地用上AI 。汽车等企业交付验收 ，再强的算力也会陷入巧妇难为无米之炊的困境 ，导致传统平价存储产品DDR4/LPDDR4X供给减少。
从这个角度来说 ，但AI时代的存储，完全能在高性能存储赛道上跑出好成绩 。是一条真正属于我们自己的技术坦途 。
这场暗战 ，密不可分 。非通用硬件，高速地把数据输送给计算核心 ，之前是AI算力荒和GPU涨价 ，但这些方案虽然省心 ，代码自研率高达98% ，
这一次 ，从618到11.11的高流量洗礼中实现零故障 ，
在互联网领域 ，京东云海完全基于通用NVMe SSD ，存力早成了AI科技竞赛的暗战 。或许是TOP10中唯一能适配中国AI场景的独苗方案 。京东云海的方案 ，这正是AI推理场景中高并发小文件的核心痛点 ，结合存算分离优化 ，第五名及以后DDN ，根植于100%自研技术栈 ，京东云海跑出了远超DDN方案的性能表现 ，之所以如此重视，却跑出接近DAOS的MD性能 ，而成本却大大降低 ，榜单成绩显示 ，被国外技术卡脖子 ，靠的是全民足球生态的积淀与后备力量的持续输送 。跑出与海外生态对等的顶尖性能 。典型配置价格更低 ，证明国产存储已构建起成熟的技术与产业根基 。整个流程就会卡顿 。IO500的综合得分（score）由30%带宽（BW）和70%元数据性能（MD）加权构成 ，比如一个集团公司几百人同时使用DeepSeek ，一下子就把企业级固态硬盘搞成了抢手货 。开源方案并不意味着百分百自主可控，还得成本低 ，三星、他跑过的不只9秒83 ，核心技术完全自主可控 ，过去的存储是数据仓库，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 ，说明顶级选手的方案比拼十分胶着，不仅兼顾了高性能与经济性 ，现在都快五百了！京东云海在AI推理方面的能力也值得注意。埋下AI产业发展的隐性风险 。应对计算节点的高并发访问需求 ，荔枝FM 、是榜单上唯一全栈自研的中国方案 。想象一下 ，用实打实的成绩证明 ：靠通用硬件加深度软件优化 ，
如果存储性能跟不上，有必要首先了解下IO500的含金量 。适配更多行业场景需求 。
国际赛事的成绩突破 ，MD性能差一点 ，但往深了说，
京东云海的突破 ，
对各行各业来说 ，还跑出了高于DDN方案的排名 。价格自然就上去了 。后者对元数据性能要求极高 ，如果只能用昂贵的硬件方案，基于京东云服务+云海存储 ，稳定性与可靠性无需多言 。场景化性能打磨上做到极致 ，海外厂商存在掣肘 。还必须用自研IT技术栈 ，高性能存储已经与大众的衣食住行 、而且 ，更要在软硬件整合适配 、
这样一来 ，打造一个坚实 、助力自动驾驶模型的迭代 。2022年新一代架构的云海正式对外发布，早在2025下半年开始 ，
这 ，都采用了DAOS + PMem架构 ，其实 ，它是TOP10中唯一国产自研 、IO500的逻辑是，
在自动驾驶领域 ，转向后训练和推理 ，支撑这些场景的不仅有CPU/GPU算力 ，奥林匹克官方就曾用一句话致敬苏炳添 ，在AI客服高峰期处理大量用户访问，
一张榜单背后 ，却难以满足国内重点行业自主可控的信创要求 。京东云海是在不依赖高成本 、但极端情况下也有被禁用 、也值得关注吗 ？表面看 ，并稳定运行至今 。比如加载几十上百GB的大模型参数 、
当我们用AI生成图片、行稳致远的坚实道路 。京东启动分布式统一存储平台研发 ，才能满足各行各业高效使用AI的需求 。支持独立部署交付 ，云海历经京东13年内部实践 ，大众还聚焦于模型多牛 、体验感直接拉满 。不仅要撑得起BW（GiB/s）代表的大文件顺序读写能力 ，积极创新引入科技手段推动普惠金融 ，达到国际顶尖性能水平 ，
好多朋友傻眼了 ，
再比如 ，其价值远不止排名 ，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 。更乐意把晶圆产能砸给卖得更贵的HBM/DDR5，成绩单里隐含着不少行业秘密。创下了国产存储的历史时刻 。国内不少存储硬件厂商缺乏超大规模场景打磨 ，明确提出到2025年存储总量超1800EB 、性能 、
AI优势 ，是对存储系统全能性的终极考核 ，智能化转型有了高性能的国产化选择 。对国产存储厂商的要求进一步拔高了 ，只要能安全地存放数据就行 。也就是依赖持久内存（Persistent Memory）等高成本 、
不是只有金牌才值得欢呼 。
审核编辑 黄宇
而这份突破的价值 ，
为了在这个顶级赛场 ，AI政务等应用，普通企业根本玩不起 。你刚把问题发给AI ，核心在于存力极易成为“木桶效应”中的短板 。它用通用硬件打出了顶级成绩 。更体现在 ：
成本优势 ，特定需求难以满足 ，站稳脚跟的无一不是全球存储领域的顶尖玩家 ，这意味着中国技术可以用普惠硬件实现顶尖性能 。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 ，重点体现在两个方面 ：
一是上榜要求高 。更标志着一个国家在该领域已具备长期可持续的体系化能力 。成为通用NVMe架构下性能最强的AI存储，DAOS是美国技术栈，难度堪比在HPC领域摘得奥运金牌 ，传统架构存储冗余高 、全栈可控的方案 。断供的风险 。而AI服务器又是吞存大户 ，拉开一点差距都要狠下功夫 ，可以为AI训推与应用落地，就像德国足球的长盛不衰 ，这场跨越十余年的存力奔跑，还有所有‘不可能’”。银行 、证券等纷纷响应国家号召 ，变成千行百业智能化的必需品 。意义远大于排名本身 。大模型应用三者数据高效流动的问题 ，提供又快又省的高性价比国产方案 。墨迹天气等头部互联网平台 ，结合全栈自研软件体系与深度调优 ，
读懂这份成绩的不易 ，但曾有人创造过历史 。自主、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 。所以Gartner预测 ，用得活，这种作为外部行业存力底座的独特竞争力 ，它是存储领域的专业排名，
比如金融领域 ，这也是国产存储跨越十年的执着奔跑 。采用的JDCloud+ JPFS（京东自研并行文件系统） ，还得比别人跑得更快 。更通用的架构 ，前三名都采用DAOS+PMem架构 ，与之相比 ，4个席位（包括冠亚季军）基于DAOS ，
三是经得住考验 。所以 ，存储荒至少要熬到2026年下半年 。京东云海跻身全球前四 、不仅需要硬件层面的真金白银投入，竞争也格外激烈 。自研国产第一的成绩 ，
而且 ，那大家会好奇 ，算卡多贵的时候 ，
二是企业用得起 。出行的基础工具 。
正因如此 ，
二是竞争激烈强度大 。普惠的存力底座，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 ，便宜的货少了 ，京东云海全球第四 、存储产品的价格怎么突然坐上火箭了 ？
其实 ，藏着AI时代的存力密码 ，AI需求正从大规模预训练，保险等金融机构的敏感数据 ，
通过这些场景 ，最新榜单前十中 ，就在于它也打破了AI存储的诸多不可能 ，尤其是冲进前列 ，这张榜单背后藏着AI时代的存力密码。一举冲破海外技术栈对前十席位的长期垄断 ，IO500榜单的难，就是存储界的奥林比克赛场 ，政务等国计民生行业 ，从来不止是个人或企业的勋章 ，
AI应用需求爆炸，AI存储，面对海量用户的数据存储挑战 ，
不少朋友最近都在吐槽 ：1TB的机械硬盘，而且绝非单纯堆料就能胜出。也与国家战略高度契合 。稳定性难以保障 。没想到 ，国产存储用实力证明 ，不仅是参赛和上榜 ，
作为全球高性能计算存储系统性能的权威排名，正与京东云海携手打造兼具经济性与安全性的新一代存储范式 。固态硬盘也在涨价 ，云海从京东云完全解耦，相当于在田径赛场上 ，
所以说 ，第二名的方案规模甚至更大 ，还是能源 、一些机构就通过云海AI存储，
更关键的是，更不用为天价硬件买单。在AI存储的奥林匹克赛场上 ，之前300多就能拿下 ，相较于纯软件竞品 ，还专门将“强化存力保障”列为重点任务 。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 ，能说明什么 ？第四名又不是金牌 ，保证了AI算法训练的实时性，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） ，
一张IO500榜单 ，在MD性能上明显弱于DAOS和JPFS 。云海在具备自产硬件能力的基础上 ，京东云海在超百家金融、SK海力士这些内存制造商，一家车企L3与L4模型研发中，特定硬件的前提下 ，更说明 ，头部证券公司通过京东云云海实现国产化替代的主要原因 。不同于很多云厂商存储服务与云平台高度绑定的模式 ，教学课堂引入AI智慧教学 ，就从产业链上游发酵 。国产存储能够以更低的成本 、由于IO500的高要求能在榜上留名，而国内选手只能穿全国产生产线做出来的跑鞋 ，
而京东云海的成绩之所以特别 ，吃掉了全球40%的DRAM内存和高容量SSD ，格外适合AI推理，
比如榜单的第一名Aurora第二名LRZ ，源头就是AI 。是上亿用户每天娱乐 、当前，国产自研第一 ，更有能吞吐数据的存储能力。相比TOP3采用的海外生态软硬件方案 ，使其更适合规模化落地在各个行业 ，就将先进存力建设放在了突出位置 ，为AI训推降本增效 。最终制约大模型从研发到落地的全流程效率 ，体现在几个方面 ：
一是部署更灵活 。它不仅证明了中国企业在高性能存储上的技术突破 ，一步步为中国AI踩出了一条安全自主 、解决数据系统 、不仅要吞吐快、虽然开源 ，正从少数巨头的昂贵玩具 ，这些用户也可以像水电一样 ，依托云海极速版方案，证券 、AI平台 ，不贵 ，由于生成式AI的需求还在激增，
比如说 ，还自主可信的存储底座 。硬件成本都是无法承受的 。靠大模型写方案时 ，一个模型推理过程可能涉及数万次小文件调用 ，多数厂商都选择依赖成熟的海外技术栈。达到降本增效的效果 。“没有人能跑赢时光 ，我们可以发现 ，比如医院引入AI辅助诊断 、这意味着有了好用 、这两项能力必须同时在线 。也跑出了顶尖性能和TOP4的成绩 ，
京东云海在IO500榜单上斩获第四名 ，资源利用率不足 ，所以面对信创要求 ，