中国存储世界第一！系统工程重塑产业规则

2026年6月24日，在德国汉堡举办的ISC 2026高性能计算大会发布最新IO500榜单，中科曙光ParaStor F9000全闪存储系统同时登顶IO500生产型全节点和10节点双榜第一。

需要指出的是，IO500榜单旨在评估真实工作负载下的I/O能力。其中“生产型榜单”更为严苛，仅纳入已在真实生产环境中长期运行的存储系统，部署周期通常以年计，测试结果直接反映系统在实际业务负载下的持续性能与稳定性。换句话说，这不是实验室里的理论峰值，而是真实工作场景千锤百炼后的实战成绩单。

中国式AI产业破局路径：以系统化工程思维重塑产业底座

比起榜单本身，更值得深思的是一个贯穿先进存力与整体算力产业的共性命题——高端AI芯片、HBM高带宽内存等底层硬件性能与海外巨头存在差异，这是短期内无法绕开的现实。但中国产业界并未困守于“单点追赶”，而是趟出了一条共同的破局之路：以系统化工程思维驱动整合，通过软硬件协同优化、算法与架构联合设计，从用户真实需求和场景约束出发，反向求解最优方案。这套方法论，正在成为“中国式AI产业突围”的特色道路。

从算力侧看，DeepSeek是这一逻辑的典范——不依赖算力堆叠，而是通过MoE架构、FP8混合精度、DualPipe流水线等极致工程优化，用受限的硬件训出对标全球顶尖的大模型，证明系统化工程思维在AI领域的可行性。

而在存力侧，中科曙光ParaStor F9000登顶IO500，正是同一套方法论在存储领域的落地——不卷单盘极限，而是聚焦用户实战场景，凭借AI存储三级协同、全对称均衡设计、超级隧道HyperTunnel等系统级工程，将“以存提算、以存代算、以存降本”做到极致，在真实生产指标上完成反超。

因此从DeepSeek的架构创新到ParaStor F9000登顶IO500，同一个答案在不同领域回响：决定AI基础设施竞争力的，不再是单一硬件的参数，而是全链路协同的系统化工程能力。

从算力焦虑到系统觉醒：AI产业比拼的是整体能力

面对这一产业趋势，市场关注点也已从“单点性能”转向“系统级协同”。一颗再强的GPU，如果存储跟不上、网络拖后腿、散热撑不住，最终也只能在集群里空转。中科曙光这次登顶，恰恰证明了一件事——中国存力，正在以全产业链的系统能力，重新定义算力竞争的游戏规则。

这是因为在大模型训练的真实场景中，存储瓶颈、网络延迟、散热效率等正在以惊人的速度吞噬算力。据证券时报报道，有研究显示，在大规模分布式训练中，网络通信耗时占比已达到30%至50%；存储I/O不足导致的GPU空闲等待更是司空见惯。一颗价值数万美元的GPU，可能因为存储带宽不够而长时间处于“饥饿状态”——这种隐性浪费，远比芯片本身的性能差距更致命。

因此，强大算力网的背后除了强劲的算力芯片外，还需要先进的存储、快速的网络、高效的散热等集成化能力——这恰恰是中国式系统工程哲学大展拳脚的舞台。这也决定了在真实的应用场景中，客户更需要的是能提供系统化、全产业链解决能力的厂商。

七大链路紧耦合架构：构建全产业链核心竞争力

这方面，中科曙光走在了行业前列。证券之星注意到，中科曙光用算(计算)、存(存储)、网(网络)、电(供电)、冷(液冷)、管(管理)、软(软件)这七大链路编织出了一张完整的算力底座：从存储系统到计算芯片，从RDMA网络到液冷散热，从科学软件到算力服务平台，再到千行百业的应用场景——这不是某个单点的技术突破，而是一套面向AI时代的系统级工程，是“用工程化思维把每一份算力都用在刀刃上”的完整实践。IO500双料第一，只是这套系统能力的一次集中亮相。

以存储为例，如果把万卡级AI集群比作一条高速公路，GPU是跑车，那么存储就是加油站——油跟不上，再快的车也跑不动。ParaStor F9000的登顶，恰恰证明了国产存储已经具备了“为顶级跑车持续供油”的能力。

作为专为AI训练场景量身打造的存储系统，ParaStor F9000可提供从千卡到十万卡集群的整机柜交付方案，支持千亿级参数大模型部署时间缩短1倍，集群训练效率提升50%。在本次测试中，ParaStor F9000全节点带宽达26888.39GiB/s、元数据性能232754.76kIOP/s，将打破多项世界纪录，最高提升超171.67%。

这些数字背后，是一套从芯片到应用的全链路优化体系。例如ParaStor F9000首创AI存储三级协同方案，真正实现了“以存提算、以存代算、以存降本”：在网络、CPU、内存和NVMe闪存之间做了全对称均衡设计，每条I/O都走最优路径；将内存、网络、NVMe按照CPU核均分，实现带宽、IOPS、时延按需可调；关键数据直通GPU显存、向量检索与KV Cache专项加速，让存储深度参与计算过程。

应用验证能力：跑通从实验室到产业化的最后一公里

而精密的系统架构，若不能在实际业务中产生价值，终究只是纸上谈兵。中科曙光深知，技术最终要落地到场景才能产生价值，一切工程创新的评判标准，都必须回到用户最迫切的业务痛点上。不同于实验室环境下的理论峰值，ParaStor F9000是经过业务实践检验的成熟产品。在真实生产环境中，它支撑了大规模AI集群的稳定运行，经受住了PB级数据吞吐的考验，展示了国产存力底座支撑前沿应用的能力。

例如在具身智能领域，支持智元机器人系列产品的快速迭代。ParaStor分布式全闪存储提供超过500GB/s聚合读带宽，满足具身智能大模型训练对海量多模态数据的处理需求，实现低时延数据访问，保障机器人实时响应和丝滑交互体验。

在自动驾驶领域，ParaStor F9000连续为国内头部造车新势力提供超百PB存储资源，支撑每日TB级多源异构路采数据的实时接入，覆盖从数据采集、清洗标注、模型训练到仿真验证的全流程数据闭环，将模型研发周期缩短40%以上，总体TCO降低40%。

在AI for Science领域，中科曙光scaleX万卡超集群联合龙讯旷腾MatPL软件(MatPL-2026.3版本)，基于国家超算互联网核心节点，仅以4096张异构加速卡并行运行，成功完成414.7亿原子规模液态水分子动力学模拟，且所有原子间相互作用均达到第一性原理级精度，刷新该领域世界纪录。

从具身智能到自动驾驶再到AI for Science——应用场景的广度，正在验证这套系统级能力的通用性和可扩展性。更重要的是，这些场景都不是“为了演示而演示”，而是从用户最迫切的工程痛点出发，把系统级能力转化为实实在在的业务结果。在此背景下，中科曙光在AI存储领域，连续两年国内市占率第一。

资本市场价值重估：全产业链布局企业将享受更高估值

当技术被多场景反复验证、客户粘性持续增强，市场的审视视角便不再停留于产品参数，而是转向企业长期价值的底层逻辑。

英伟达之所以享有超高估值，不只是因为它卖GPU，而是因为它卖的是CUDA生态加NVLink加InfiniBand的完整方案——客户买的不是一颗芯片，而是一套“买了就能用、用了就能赢”的系统。DeepSeek之所以能撼动全球AI产业格局，也不是因为它拥有最顶尖的硬件，而是因为它在受限条件下交付了“用户最想要的结果”——用更低的成本、更快的速度、足够好的模型，重新定义了大模型的“性价比”曲线。中科曙光正在走的，正是类似的路径：从“芯”到“端”到“云”到“算”的全产业链闭环，让客户获得的不是单一产品，而是面向AI时代的完整基础设施能力。

这种系统级布局的护城河，远比单点技术更深。竞争对手可以复制一款存储产品，却很难复制“单点受限下、用工程化思维实现整体最优”的系统级协同能力——这不是硬件堆叠的胜利，而是软硬件协同优化创新的胜利。IO500第一不是某个产品的胜利，而是一个系统的胜利——它证明了中国企业已经具备了从底层芯片到上层应用的全栈工程化能力，具备了“在约束条件下交付最优结果”的产业底气。

对投资者而言，这意味着估值逻辑的切换：中科曙光从“硬件供应商”向“AI系统能力运营商”跃迁的过程中，估值框架正从传统的硬件PE向平台型PS切换。当一家公司的收入结构中，服务占比持续提升、客户粘性不断增强、生态壁垒日益深厚时，市场愿意给予的估值溢价，将远超单纯的设备制造商。

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