AI时代，算力狂奔、存储补课：大数极限重启国产机械硬盘产业化攻坚
AI推理让数据从一次性训练集变成持续产生的资产。随着固态硬盘（SSD）在个人电脑和消费电子设备中持续替代机械硬盘（HDD），HDD却在数据中心重新获得价值。在中国IT产业链中，企业级机械硬盘仍是自主化程度较低的核心存储器件之一，国内尚未形成具备持续迭代和规模交付能力的完整整机产业体系。如何降低对海外供应链的依赖，重建国产HDD整机与产业协同能力，成为中国企业的重要课题。
当GPU、HBM和大模型参数被反复讨论时，存储往往被留在镜头之外。
过去十多年，SSD持续进入个人电脑和消费电子设备，HDD看起来像一项正在退潮的技术。但到了数据中心，结论恰好相反：AI制造的数据越多，能够以较低成本长期保存海量数据的介质就越重要。机械硬盘没有重新夺回个人电脑，而是在AI基础设施内部找到了更大的位置。
8月15日，由大数极限科技有限公司（下称大数极限）主办的“2026首届机械硬盘技术论坛暨产业大会”在深圳举行。与其把这场会议理解为一次国产HDD项目的发布，不如把它放进更大的产业变化中观察：AI正在重估存储的价值，而中国HDD整机能力长期缺位。大数极限在会上公布的PMD原型机和M3架构，试图同时回应这两个问题。
固态硬盘没有“杀死”机械硬盘
AI需要速度，也需要容量。前者把HBM、内存和高性能SSD推向台前，后者则让HDD继续承担数据中心里的容量底座。
据国家数据局披露，2025年我国用于人工智能训练和推理的数据总量达到199.48EB，同比增长42.86%；其中推理数据量为101.34EB，首次超过训练数据量。这个变化的意义在于，AI数据不再主要来自阶段性的模型训练。每一次对话、检索、智能体调用和多模态交互，都在持续产生新的上下文与业务数据。
这些数据的价值和调用频率并不相同。计算过程中的高频数据主要由GPU显存和内存承载，需要高性能访问的数据进入SSD，大量需要长期保存的训练语料、温冷数据及备份归档内容则更适合由HDD承接。行业真正比较的，也不再只是单次读写速度，而是单盘容量、每TB成本、功耗、可靠性，以及整个生命周期的总体拥有成本。
希捷（Seagate）援引IDC的行业数据称，云数据中心超过九成的EB级容量仍由HDD承载。这个口径来自头部厂商，具体比例会随统计范围变化，但它揭示的趋势很清楚：SSD与HDD并非简单的替代关系，而是在数据中心形成分层协作。AI时代HDD的机会，不在消费电子市场“复辟”，而在海量数据的长期存储。
与此同时，单盘容量竞争还在继续。2025年，Seagate开始规模出货30TB机械硬盘。容量越高，数据中心在相同机架空间内可以保存更多数据，并摊薄每TB的设备、机柜和能耗成本。这也是全球HDD厂商继续投入面密度、磁头、介质和辅助磁记录技术的直接原因。
三家寡头占据整机市场，供应链安全被重视
需求没有消失，供给却越来越集中。西部数据在2025财年年报中把Seagate和东芝列为其HDD主要竞争对手，这意味着全球机械硬盘整机市场事实上只剩三家主要供应商。它不是一个普通的消费电子行业，而是经历数十年并购、退出和专利积累后形成的寡头市场。
当下，中国在服务器、云计算和数据中心等环节快速扩张，底层HDD却长期依赖海外供应。
华为高级副总裁、华为云CEO、数据存储产品线总裁周跃峰此前在接受采访时表示：“整个中国IT全产业链里，至今唯一没有实现完全自主国产化的核心存储器件，就是机械硬盘HDD。”
这使得中国企业在全球供应链中处于被动地位。部分被列入美国实体清单的中国企业，在采购受美国出口管制规则约束的HDD时，可能面临许可证限制和供应中断风险。2023年，美国商务部工业与安全局认定Seagate在未获许可的情况下向华为相关实体销售约740万块HDD，对其处以3亿美元罚款，并附加多年审计要求及一项暂缓执行的五年拒绝令。
目前，中国市场每年的HDD消费规模2000亿，未来十年AI建设期，规模将超过3000亿。伴随数据中心和人工智能基础设施建设加快，机械硬盘的供应安全和技术自主问题将受到更多关注。
国产HDD多次起步，但没能形成持续能力
中国并非从未进入过机械硬盘产业。20世纪末至本世纪初，国内企业曾参与整机、磁头和相关部件制造，深圳等地也一度聚集硬盘制造与配套企业。
然而，受限于当时的产业基础、关键部件来源、技术授权模式和全球行业整合，国内早期探索更多停留在授权生产、代工制造或局部零部件环节，未能形成持续自主迭代的整机技术路线。
这些早期探索受到技术积累、资本周期、关键部件来源、知识产权和客户认证等多重限制，未能形成与国际厂商同步演进的整机能力。
目前，全球产品已经进入30TB以上竞争阶段。国产HDD要形成长期竞争力，除了补齐传统架构中的关键环节，也需要寻找底层技术创新的可能。这意味着，新一轮HDD国产化探索既要补齐基础部件和制造能力，也要提前关注下一代磁记录技术、新型接口和标准，并在AI训练、AI推理等新兴应用场景实现突破。
本次论坛聚焦工程化实现、存储技术演进和新场景突破，不仅讨论当前技术问题，也涉及技术路线选择、系统端应用落地以及全产业链协同。
目前，国内在半导体、先进材料、精密制造和工程人才等方面已经形成一定基础，为新一轮国产HDD产业化探索提供了条件，但核心部件、可靠性验证、量产良率和客户认证仍需持续突破。
大数极限从底层“重做”机械硬盘
大数极限给出的思路，可以归纳为三条：国产化平替、性能提升和成本优化。与单点零部件替代相比，它选择从整机平台出发，同步推进主控芯片与算法、马达及控制芯片、磁头芯片和组件研发，并联合材料、精密制造、高校实验室和应用企业搭建协作体系。
大数极限创始人、董事长叶云杰在会上表示，任何产品性能的提升，都离不开底层基础技术的支撑。在他看来，传统HDD读写结构长期受到界面摩擦限制，这既影响寿命，也限制磁头与盘面进一步接近。围绕这一问题，公司正尝试把结构超滑、自旋电子学等研究成果引入HDD产品开发。
其中，结构超滑技术试图从界面力学层面降低损耗，并为接触式读写、多磁头并行等新架构提供可能。它的吸引力在于，有机会同时触及寿命、存储密度和并行性能；挑战则在于，实验室条件下的材料和结构能力能否被转换为稳定、低成本且可规模制造的部件。
在整机架构层面，大数极限CTO王黎公布了M3 platform，并将基于该架构开发的新型机械硬盘命名为PMD。按照大会披露的数据，M3在其测试口径下实现带宽提升20.3倍、随机读写性能提升1000倍。王黎认为，这种架构能够拓宽大容量机械硬盘的应用边界，使其进入对随机访问和并行吞吐要求更高的场景。
大数极限还把AI推理视为潜在落地场景。随着上下文数据和KV Cache规模扩大，如果大容量HDD能通过新架构改善随机读写和带宽，并与缓存引擎进行软硬件协同，就可能在部分成本敏感的推理任务中承接SSD之外的存储层级。
原型机之后，产业协同与工程验证成为关键
对国产机械硬盘而言，最容易被看到的是样机和峰值参数，最难被看到的是此后数年的工程积累。
大数极限现阶段的价值，在于重新把分散在材料、磁学、芯片、精密制造和应用侧的国内能力组织到同一条整机路线之下，同时尝试用新架构打开传统HDD的性能边界。它能否真正改变行业格局，取决于未来能否把大会上的参数，变成可复现的测试结果、可持续生产的产品和客户愿意长期采购的交付能力。
本次论坛上，大数极限披露的合作布局，正围绕上述产业化环节展开。
其中，大数极限与青岛特色芯片与智能仪器实验室将展开合作，依托北航赵巍胜团队在自旋电子学领域的研究积累，开展下一代磁记录技术攻关，推动国产HDD技术迭代。
依托清华大学郑泉水院士团队在结构超滑领域的长期研究积累，大数极限将与深圳清力技术有限公司开展合作，推动超滑技术在核心部件磁头上的应用。
着眼于共建集成电路产教融合实践基地，大数极限将携手江南大学集成电路学院开展人才培养，联合申报科研课题，攻坚HDD相关科技项目，深化集成电路领域产学研融合发展。
此外，大数极限与华瑞指数云签署战略合作协议，推动大数极限研发的新型机械硬盘PMD在AI推理场景中的应用验证，探索降低AI上下文数据存储成本的可行路径。
按照规划，大数极限未来将进一步联合产业链上下游企业，推动建立覆盖基础研究、核心部件、整机制造、测试评价和应用验证的国产HDD协作体系。
国产HDD的价值，不只在于通过平替补齐一个存储产品品类。随着我国数据生产规模持续增长，实现技术突破，并依托先进技术降低成本，都是产业和社会的迫切需求。
