大模型与AI智能体浪潮席卷产业，行业目光大多聚焦GPU算力，却常常忽略支撑AI运转的“存力底座”。事实上，算力正决定AI任务的运行下限，存力则决定AI业务的规模化落地上限——AI训练数据集、模型权重、RAG向量知识库、Agent记忆上下文，全部依赖AI云存储完成读写、保存与检索。
在这一赛道，阿里云正凭借绝对的份额领先优势拿下赛点——据IDC发布的《2025中国AI云存储市场份额》报告显示：2025年国内AI云存储同比增长62.3%，市场规模达65.68亿美元，其中阿里云以35.2%的市场份额位居赛道首位，领跑国内AI云存储细分市场。
另据阿里云自身披露的数据显示：截止2026年8月，阿里云存储已累计服务超过数百万家企业客户，覆盖大模型训练、自动驾驶、具身智能、科学仿真等多个前沿场景，超过50%的中国大模型公司选择阿里云存储支撑模型训练。
而从现实来看，阿里云能在AI云存储赛道遥遥领先，也并非简单依靠资源堆砌，而是产品矩阵、存算协同、场景实践、客户生态多重因素共振的结果。
一、AI存储从附属组件，升级为核心基础设施早期AI项目，存储只是算力的配套配角。厂商比拼显卡数量，把全部重心放在训练算力供给。但进入2025年，万卡、十万卡级智算集群大规模落地，行业暴露出普遍痛点：GPU算力充足，却因为数据读写慢、文件调度卡顿，造成GPU空转等待数据，算力资源被白白浪费。
在此，市场需求发生本质变化：
训练侧：万亿参数大模型产生海量数据集、模型快照，要求存储具备超高吞吐、高并发读写，保障大规模集群不间断训练；
推理与Agent侧：RAG知识库、多模态素材、智能体记忆带来向量数据爆发，向量检索性能、存储成本直接决定AI应用能否商业化；
落地到客户需求端，则是客户已不再满足通用对象存储，AI原生云存储需求爆发——IDC数据显示，2025上半年AI原生云存储收入，已经占到整个AI云存储市场90%以上。
二、四大核心支撑助力阿里云抢占AI存储赛点这一变化也使得行业竞争逻辑彻底改写：存算协同才是关键，存储不再是简单的数据容器，而是AI的核心基础设施。谁可以解决大模型全链路的数据痛点，谁就拿到细分赛道的竞争主动权。
在此，阿里云打造的Agentic Storage全链路AI存储矩阵，覆盖数据预处理、模型训练、推理部署、智能体记忆全流程，并且和灵骏智算、PAI工程平台深度打通，实现存‑算‑平台一体化协同，恰好契合了行业技术路线的演进，也是阿里云在AI云储存市场拉开与友商差距的核心底气。
1、面向大规模训练：并行文件存储，解锁十万卡集
群训练稳定性上限很多人以为大模型训练失败、算力利用率低，都是GPU性能不够造成的。但在十万卡级超大规模训练场景中，真正的瓶颈往往不在算力，而在数据吞吐跟不上。海量训练数据、频繁的模型快照保存、千万级文件并发读写，一旦存储IO速度、网络调度效率拖后腿，昂贵的GPU就会频繁出现“空等数据”的情况，直接导致训练中断、迭代变慢、算力浪费严重。
针对这一行业痛点，阿里云CPFS并行文件存储专为超大规模AI训练量身打造，凭借亚毫秒级低延迟、超高吞吐能力与百万级IO并发性能，完美适配灵骏智算十万卡级GPU集群的高强度训练需求，能够极速完成训练数据集读取、模型Checkpoint快照保存，彻底解决大规模训练中的数据阻塞问题。
不同于行业普遍“硬件堆砌、软硬件独立运行”的粗放模式，阿里云实现了存储、自研HPN8.0高速网络、集群调度系统的端到端深度适配，让算力、网络、存力三者高度协同、统一调度。这一套一体化体系大幅减少了训练任务报错、中断、重启概率，显著拉高GPU真实利用率，也是头部大模型企业在万卡、十万卡训练项目中优先选择阿里云的核心原因。
2、面向推理与RAG场景：向量存储大幅降低中小企业AI落地门槛
随着企业RAG知识库、AI智能体、多模态应用快速普及，传统关键词检索早已无法满足智能化需求，海量文本、图片、知识素材需要转化为“向量数据”实现语义理解与智能问答，企业向量数据量迎来爆发式增长。
过去大部分企业只能依赖开源向量库自建系统，但普遍面临部署复杂、运维难度大、扩容成本高、检索速度不稳定等问题，中小团队没有足够技术人力维护，很难搭建稳定可用的AI知识库体系，这也成为中小企业落地AI应用的最大拦路虎。
阿里云OSS向量存储桶，把原始业务数据与向量索引统一管理、云端一体化托管，实现真正意义上的开箱即用。企业无需自建服务器、无需专业运维，就能快速搭建语义检索、智能问答、企业知识库、多模态搜索等AI能力。相比传统自建开源方案，阿里云向量存储大幅降低部署成本、运维成本与检索延迟，让中小企业不用投入高额研发成本，也能快速落地成熟、稳定、低成本的AI推理与RAG业务，极大拉低了行业AI应用的落地门槛。
3、存‑算‑平台打通，形成完整技术闭环
存储能力的价值，需要上层平台释放。阿里云并非单独售卖存储产品，而是把CPFS、OSS向量存储，与灵骏智算集群、PAI人工智能平台深度原生集成。
客户在PAI平台做数据标注、模型训练、微调、推理部署，数据无需跨平台迁移，直接读写底层AI存储资源，打通从数据准备到业务上线完整链路。对于企业客户而言，减少跨产品对接、兼容性调试成本，这也是很多政企、互联网客户选择整套体系的关键。
4、存量云客户迁移红利，实现传统业务向AI平滑过渡
阿里云拥有国内规模领先的政企、互联网存量客户。大量企业业务已经运行在飞天云体系之上，当企业开展AI转型，原有业务数据已经保存在云上存储体系，不需要大规模数据迁出，就可以直接启用AI存储能力，开展大模型训练、知识库搭建。
相比切换外部平台带来海量数据迁移、业务改造的高昂代价，存量客户天然倾向于在原有云厂商完成AI升级，持续转化为AI存储业务收入，构筑稳固的客户基本盘。
三、写在最后AI浪潮之下，算力故事被反复讲述，但存力的价值正在被重新看见。IDC 35.2%的份额数据证明，在AI云存储这条细分赛道，阿里云凭借全栈产品、存算协同、规模化商业实践，已经抢下阶段性赛点。
当然，也需要看到的是，虽然阿里云在AI云存储细分市场占据领先，但行业竞争并未尘埃落定。
无论是赛道竞争持续加剧还是混合云、私有化智算需求分流，亦或是成本与性能的平衡难题，事实上都将成为云存储赛道玩家们的现实挑战。
与此同时，市场变化不会止步于此。
未来随着Agent智能体大规模落地，多模态数据、海量记忆上下文还会持续推高存储需求，市场比拼不会止步于读写性能，更考验存储、算力、模型、行业解决方案的整体协同能力。短期看份额，长期看能否真正帮客户把AI业务跑通、把综合使用成本降下来，才是决定存力厂商长期地位的核心标尺。
