穿越十年周期：玄同架构背后，一条没有捷径的存储自研路

编者按：

正如卡洛塔・佩雷斯在《技术革命与金融资本》中揭示的周期规律：技术的真实红利，往往不会出现在资本喧嚣的泡沫狂热阶段，而是历经试错打磨、穿越周期之后才真正兑现。当全社会聚焦算力的高光时刻，存力底座的价值，恰恰属于这种需要时间沉淀的底层能力。

存储架构的突围，恰恰印证了这一道理，浪潮数据是国内分布式存储赛道最早的一批探路者之一。从在开源框架上修修补补，摸到能力的天花板；到 Tashan 塔山团队背水一战啃下底层硬骨头；再到玄同架构站拿下亮眼成绩，成为政企客户AI转型“确定性的压舱石”。

有踌躇、有警醒，更有国产存储不肯妥协的坚守。

补丁的边界

当开源底座撞上本土业务的厚墙

2016年，国内分布式存储赛道刚刚起跑，浪潮数据存储团队正式踏上分布式存储软件自研之路。和国内绝大多数同行一样，团队起步选择了基于成熟开源架构开展商业化。借助已经成熟的开源底座，叠加面向政企、云场景的增值功能，能够快速完成产品交付，拿到实实在在的市场订单。

那时候行业有一条 “捷径”：站在成熟开源项目的肩膀上做改造，叠加定制化功能，快速拿下项目、交付客户。浪潮数据同样选择了这条起步路线，依托开源底座打磨产品能力，为政企、云计算客户输出存储解决方案，顺利完成商业化从 0 到 1，支撑起一大批国内数智化项目落地。

但这就像接手一套二手房：研发团队可以刷墙、换家具、改造软装，满足住户五花八门的需求，却动不得房子的承重墙。

接下来几年，源源不断的客户需求涌来，研发能做的，大多是修修补补，做局部调优、新增功能模块。项目越接越多，覆盖的场景越来越复杂，但矛盾也慢慢浮出水面：

客户真实的企业级生产、高性能业务诉求，与开源社区自身的迭代节奏，慢慢出现错位。很多国内场景迫切需要的高性能能力，社区版本迭代跟不上业务的脚步，大量性能瓶颈根植在架构底层。

补丁可以解得了眼前的燃眉之急，却捅不破架构先天筑起的天花板，即便不停优化上层功能，也无法彻底解决客户 AI 业务下算力被存储制约的难题。

一道两难的选择题摆在研发团队面前：是顺着市场节奏继续缝缝补补，守住当下的饭碗；还是赌上巨大成本，向底层架构 “动刀”，从根源解开性能死结，真正解决客户的业务瓶颈。

全盘重构底层，意味着海量人力投入，还要冒上兼容性翻车的巨大风险。在业务优先的现实压力面前，架构重构这个大胆设想，只能安安静静躺在浪潮数据架构师的草稿本里，暂时束之高阁。

转机的微光出现几年前一次深度测评之后，团队幡然醒悟：性能掉队，不是程序员写代码不够出色，而是旧架构天生就带着局限。借着国家重点研发计划的契机，浪潮数据拉上众多高校的专家，开启一轮又一轮思想碰撞。扎根国内真实业务场景，“数控分离” 这个颠覆性的架构构想，就这样萌芽。

即便看见了新方向，团队也没有头脑发热直接推倒重写。稳妥，是做基础软件刻在骨子里的素养。团队抽调人手搭建实验环境，把数控分离的核心逻辑，打磨成最小的验证原型。当测试带宽跑出预期结果的那一刻，悬在所有人心里的石头，才算稍稍落地。

也正是在反复试错中，浪潮数据沉淀出独属于自己的研发方法论：问题‑假设‑验证。从真实业务痛点挖掘真问题，大胆提出架构猜想，用原型验证可行性，再落地到产品之中。

原型跑通，不等于产品重构就能大步向前。整套存储系统推倒重来，代价实在太过沉重。浪潮数据开启了一段双线赶路的日子：一边维护迭代现有产品，承接市场项目稳住基本盘；一边挤出来有限资源，悄悄打磨下一代架构原型。做前沿预研最磨人的地方，莫过于要在短期生存压力和长期技术理想之间，艰难寻找平衡点。

很多基础软件厂商都会掉进一个温柔陷阱：用一层又一层补丁，掩盖架构深处的顽疾。补丁换来了快速交付，却把隐患埋进代码深处。只是在 AI 浪潮到来之前，这些潜藏的问题，还没有到彻底爆发的时候。

2023年，大模型浪潮呼啸而至。在对接大量政企智算项目时，浪潮数据真切看到客户的现实困境：大模型训练时 Checkpoint 保存慢容易中断，推理场景 KVCache 访问抖动，海量科研影像计算任务吞吐上不去。与此同时行业一个很现实的现象摆在眼前：NVMe SSD 硬件迭代一日千里，硬件本身性能足够强悍，可不少存储软件的设计逻辑，还停留在机械硬盘的旧时代。先进的硬件，被老旧的软件捆住了手脚，客户采购的昂贵 GPU 算力，无法全部发挥价值。

正是为破解客户这一系列 AI 业务痛点，基于大量 AI 训推项目的实战积累，浪潮数据提出了 “原生全闪” 的构想：不再迁就传统磁盘的老旧逻辑，架构从骨子里为 NVMe 全闪硬件而生，彻底释放 SSD 的全部潜能，消除软件层面带来的性能损耗。

宏伟的蓝图已经画好，现实的难关依旧横亘在前。长期以项目交付为导向，大部分研发人力消耗在客户定制、项目落地，缺少一块可以抛开订单压力，安心死磕底层技术的 “试验田”。靠补丁续命的老路似乎还能走，但 AI 时代客户对存储性能、稳定性的严苛考验，已经步步逼近。

塔山的抉择

一场不计即时订单的技术阻击战

为整个团队敲响警钟的是一场全闪标段的竞标当中，浪潮数据真切看到，依靠旧架构做项目调优，即便做大量定制化适配，依旧很难满足极致性能场景下客户的诉求。

市场给出了清醒的提示：如果永远被订单牵着鼻子走，只盯着眼前项目，不去沉淀底层核心能力，就算可以满足普通业务需求，但面对客户高要求的 AI 训推、高性能计算场景，短板便无处遁形。

市场的阵痛不一定是坏事，它会帮技术团队撕掉路径依赖的保护膜，读懂政企客户对长期确定性的渴求。

这次市场反馈带来的反思，成为企业战略转向的催化剂。这已经不是单个项目输赢的问题，而是浪潮数据必须回答的一道选择题：是继续走短平快的补丁路线追逐订单，还是扛住短期的损失，啃下底层架构这块最难啃的硬骨头，从根源解决国内政企客户 AI 业务的存力瓶颈？

经过内部反复争论与权衡，浪潮数据选择了后者。借鉴塔山阻击战 “顾全大局、敢打必胜” 的精神，代号Tashan（塔山）的独立预研团队正式成立。

这是浪潮数据专门开辟出来的一块 “特区”：团队跳出项目交付的枷锁，不再被短期 KPI 绑架。没有现成订单，没有马上要交付的客户，所有人目标高度统一：从零搭建一套面向AI 时代的全新存储架构，跑通原生全闪路线，打造浪潮数据自主可控的 AI 存力底座，回应国内政企客户对高性能、高稳定存力的真实渴求。

这是一场耐住寂寞的底层技术攻坚。过去数年积累的原型设想、产学研交流成果、对全球前沿产品的拆解洞察，全部汇聚到这支团队手中。Tashan 团队沉下心，一头扎进架构顶层设计、协议栈改造、硬件适配，把一页页纸上构想，一点点敲成能够稳定运行的代码。

不少人会心生疑惑：放着能赚钱的项目不做，砸入大量资源投入看不到即时收益的底层研发，意义到底在哪？对浪潮数据，乃至整个国产基础软件行业来说：短期订单可以养活一支队伍，但底层架构的自主创新，才能攥住未来的技术话语权，真正解决客户面临的根上难题。

埋首深耕之后，2026 年，浪潮数据自研的玄同架构正式对外亮相。作为浪潮数据 InData AIOS 的核心内核，玄同架构真正实现数控分离：控制流与数据流彻底分家，数据流不用再经过控制节点中转，经由 NVMe‑oF 协议直接和 SSD 硬件对话。搭配原生全闪存布局、智能负载均衡、小 IO 原地副本转纠删等一系列创新设计，把 NVMe 硬件的性能潜力充分释放。这套自研架构直面国内政企客户大模型训练 Checkpoint、KVCache 推理、高性能科研计算三大核心场景痛点，提供高可靠、自主可控的存力底座，帮助客户把昂贵的 GPU 算力真正转化为业务产出。

搭载玄同架构的浪潮数据 AS13000G7，站上 MLPerf Storage V3.0 国际基准测试的赛场。在大模型 Checkpoint 训练、KVCache 推理、UNet3D 高性能计算多个场景下，产品拿下多项单节点、单 U 性能第一。 榜单成绩不是为了争夺排名，而是用国际公认标准验证：玄同架构可以实实在在解决客户业务痛点，降低训练中断风险、平滑推理时延、提升科研计算吞吐。

回望这十年，浪潮数据研发人员感慨良多：国产基础软件的突围，从来没有奇迹式的弯道超车。这份跨越周期的选择，本质正是国产基础软件所需要的长期主义，也是一轮又一轮服务政企客户实战中的集腋成裘。企业总要不断周旋于生存现实和长期理想，品尝市场竞争带来的警醒，在重重不确定性里守住方向。榜单上每一组亮眼数字背后，都是无数次验证、推翻、重构、打磨，最终都是为了服务国内政企数字化与 AI 转型。

结 语

在喧嚣风口之中守住战略定力，是浪潮数据十年自研留给行业最珍贵的启示。真正的技术底气，从来不是一次榜单上的高光，而是一套扎根真实业务痛点、经过反复验证、可以持续生长的自主技术体系。

从追随开源到自研架构，浪潮数据用十年长跑证明：国产基础软件没有捷径可走。唯有敢于触碰底层难题，把一线客户的真实需求转化为架构创新，才能筑造出真正可控的 AI 存力底座。