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ODCC/ODX 2026存储系统分论坛总结：Agentic AI推动存储架构升级

核心内容概述

ODCC/ODX 2026开放数据中心大会暨首届算博会于9月2日至4日在北京举办，其中存储系统分论坛聚焦于Agentic AI对存储架构的深远影响。论坛讨论了万亿参数大模型训练、长上下文推理与Agent智能体应用背景下，存储系统如何从“容量供给”向“Token效率引擎”转型。核心议题包括并行文件系统、KV Cache分级存储、CXL内存池、KV原生协议及测试标准等。

主要观点与关键信息

1. Agentic AI重构存储角色

• 存储定位转变：从训练和推理链路中的“容量配套”转变为决定单位Token成本、推理并发与集群资源利用率的关键系统层。
• KV Cache挑战：长上下文、多轮交互和长期记忆导致KV Cache持续膨胀，成为存储架构升级的核心驱动力。
• 分级存储策略：通过按访问特征对冷热KV进行分层部署，优化存储性能与成本。

2. 存算分离的结构性降本

• 本地盘与共享池对比：本地盘易造成GPU节点间的容量孤岛，而外置共享池虽面临IO路径延长，却能实现容量、性能与数据的动态调度。
• 中端与高端GPU差距缩小：KV Cache卸载可收窄中端GDDR GPU与高端HBM GPU服务器之间的吞吐差距，提升推理并发能力。

3. 分层介质与池化内存的协同

• 介质分层：HBM、DRAM、CXL内存、SSD与HDD并非替代关系，而是根据数据热度和生命周期进行分层部署。
• CXL内存池作用：补齐DRAM与SSD之间的性能-容量层级，提升存储系统的灵活性。
• 闪存与HDD协同：西部数据提出在EB级数据底座中，以闪存处理热数据，HDD处理温冷数据，避免全闪存高TCO或全HDD低性能问题。

4. 协议与硬件卸载的重要性

• KV Cache特性：以小块随机IO为主，传统协议的多层转换会占用CPU/GPU资源。
• KV原生协议探索：如KVoF协议，通过存储侧卸载KV映射、索引与数据搬运，降低关键路径负担。
• 架构落地关键：协议和硬件卸载的成熟度将决定共享存储能否实现池化弹性与低时延体验。

关注重点与建议

• 介质分层：高性能SSD、企业级HDD及混合分层软件。
• 池化互连：CXL内存扩展器、CXL Switch及高速网络互连。
• 协议与硬件卸载：GPU直连、DPU/Smart NIC、KV原生软件与协议生态。
• 系统交付能力：具备并行文件系统、AI存储软件栈、存算协同和整机柜系统集成能力的厂商。

未来趋势

随着技术验证逐步完成，行业关注重点将转向：

• 主流推理框架的适配；
• 标准测试的建立；
• 云厂商与运营商的规模部署；
• 实际项目落地与成果兑现。

风险提示

• 商业化落地不及预期：大模型及Agent的商业化进程可能受阻；
• 技术路线迭代滞后：CXL、KV原生协议及GPU直连IO等技术生态成熟度不足；
• 资本开支波动：AI基础设施投资可能因市场变化出现波动；
• 供应链与地缘政治风险：关键硬件和协议的供应链稳定性及地缘政治因素可能影响发展。

分析师信息

• 张晓飞（SFC HK执业证书编号：BND704）
• 刘坤钰（SFC HK执业证书编号：BUA580）
• 崔冰睿（SFC HK执业证书编号：BUD052）

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