随着Agentic AI的快速兴起，AI开始进入推理时代。当越来越多AI Agent同时工作，决定系统效率的已不仅是算力，更是存储能否在海量随机访问中持续提供极致响应。
正是在这样的背景下，一项长期被HPC和AI领域视作存储性能"奥林匹克"的世界级测试，交出了一份足以改变行业认知的成绩单。
最新公布的IO500榜单显示，由深圳鹏城实验室构建、华为OceanStor A800作为核心存储底座的"鹏城云脑III"，不仅同时登顶Research List和Full List两个榜单的全球第一，更将历史纪录提升了2.8倍——总分603,334.58分、带宽8,291.11 GiB/s、元数据性能则高达43,903,983.64 kIOP/s。
这不仅是一次性能纪录刷新，更标志着在存算网全栈国产化的背景下，在Agentic AI的新时代，以华为为代表的中国存储技术硬核实力，正在定义下一代全球存储技术标准。
IO500 Full List（总榜单）
Research List：
为什么它才是存储技术的风向标？
很多人都知道，IO500包含Research List（研究型榜单）和Production List（生产型榜单）两个赛道；却未必了解，Research List为何比Production List更受行业关注。
两份榜单关注的是两种不同的能力。Production List关注的是产品成熟度和工程能力，强调稳定、可靠与持续运行；Research List关注的则是技术前瞻性，考验系统能否突破现有架构限制，为下一代存储技术探索新的可能。因此，它不仅考验架构的领先性，更鼓励采用最先进、最前沿的技术方案，例如新型无共享架构、大模型推理KV Cache加速架构等。
在HPC和AI快速演进的今天，更具前沿挑战性的Research List，无疑已经成为存储技术未来发展的风向标。而对于存储厂商而言，在Research List打榜的难度远高于Production List赛道，因为它要求系统在极端压力下依然保持性能的爆发力与稳定性。
本次鹏城云脑III与华为OceanStor A800在Research List的夺魁，恰恰证明了该赛道对于技术前瞻性的关键价值。华为此次部署了664个计算节点，通过79,680个并行进程发起极限压力测试，最终在Research List登顶，证明了其真正的强者实力。
IO500 Research List（研究型榜单）
AI开始拼推理：
存储为什么突然成了性能瓶颈？
当前，AI正从生成式AI向Agentic AI时代跨越，AI大模型的重心从训练逐步转向推理。当数以亿计的Agent持续调用大模型、检索KV Cache、执行任务时，存储正在成为决定AI效率的新瓶颈。这一转变对存储范式提出了全新的、近乎苛刻的要求。
在过去的大模型训练场景中，存储侧重于“大IO大带宽”能力，即通过传统文件系统的改造来满足海量数据的吞吐。如今，随着大模型推理成为主流，存储的重心正从“大块顺序读取”转向“小IO高并发读取”。
英伟达在Storage-Next倡议中指出，随着大模型向Agentic AI和长上下文演进，GPU在进行多Agent交互和KV Cache检索时，需要的是海量的、极其零碎的随机读取，数据块大小甚至小至512字节。
在这种新范式下，传统的读取效率已经失效，存储性能必须实现数量级的质变——IOPS（每秒输入/输出操作数）要求至少达到亿级。此外，由于推理过程中涉及的是中间状态数据的快速周转，而非持久化保存，存储的设计哲学也从“兼顾均衡”转向了“快优于一切”。
华为OceanStor A800本次打榜正是精准锚定了这一趋势。它不仅在带宽上刷新纪录，更在元数据性能上达到了惊人的4.39亿IOP/s，这完美契合了Agentic AI时代对极致响应速度的渴求。华为通过打造原生的具备Storage-Next特征的技术方案，引领了全球AI推理场景的存储技术演进。
世界纪录背后：
OceanStor A800突破了哪些瓶颈？
世界纪录不会凭空出现。OceanStor A800能够在全球最严苛的赛道上刷新性能纪录，得益于华为在系统架构、扩展能力和智能算法三个维度的代际领先。
一是尖端架构实现全路径直通。 传统的存储系统往往受限于CPU的语义转换和复杂的连接资源限制，而华为OceanStor A800基于对等全互联架构，在前端采用共享网卡突破了大规模连接的限制。
更重要的是，其数控分离架构实现了全集群I/O直通访问。数据可以由DPU直接透传至SSD，免去了繁琐的CPU转换环节，这使得单框吞吐量高达500GB/s。
二是多维扩展兼顾容量与性能。OceanStor A800支持Scale-out与Scale-up的双向融合扩展。单一集群最高可支持512个控制器，聚合带宽突破100TB/s，足以支撑EB级的数据容量。
此外，该系统还支持集成DPU、NPU等算力卡，将向量检索等核心功能直接卸载到存储层进行加速，极大地缓解了计算节点的压力。
三是智能算法释放极致潜能。针对海量小文件在“增删改查”时性能衰减的难题，华为搭载了DataTurbo高性能文件加速引擎。通过动态目录分片与条带化并行技术，元数据被均匀地打散至全集群，消除了单点瓶颈。
这种设计确保了在面临上万个进程的并发请求时，系统依然能够保持线性的性能增长。
不只世界第一：
更重要的是规则开始改变
榜单终究只是结果，更值得关注的是，它折射出全球AI基础设施竞争正在发生新的变化。
在过去的几十年里，中国科技企业往往扮演着跟随者的角色，在既定的国际标准下优化产品。华为与鹏城实验室的成功登顶，代表了中国存储技术的最高水平，也向全球证明了：中国存储已经不仅能“跑得赢”算力的跃升，更具备了“推高技术天花板”的能力。
“鹏城云脑III”这套系统采用了存算网全栈国产化配置，实现了从硬件到系统的完全自主可控,。正如业内人士评价所言，中国存储的进步既需要有人在“通勤环路”上追求稳健，更需要有人在“F1专业赛道”上打破极限。
如果说过去几年，全球AI竞争比拼的是谁拥有更多AI算力，那么未来几年，更重要的问题将变成：谁能让这些AI算力持续高效工作。
AI进入推理时代之后，存储不再只是算力系统里的配角，而正在成为决定AI基础设施上限的新变量。IO500双榜第一，记录的是一次性能突破，更预示着一场全球AI市场竞争的新起点。