AI 浪潮已从概念普及迈入规模化落地的关键阶段，“智能化” 不再是企业的加分项，而是关乎生存与增长的必答题。数据成为业务增长的核心燃料，算力升级为创新引擎，政策层面 “十五五” 规划更将人工智能确立为经济转型的核心驱动力。
但当企业真正躬身入局，才发现智能化转型的难点不在于是否拥抱 AI，而在于如何跨越贯穿数据、架构、成本、安全与可持续性的系统性壁垒：数据孤岛林立、标准不一，让 AI 数据准备环节耗时费力；高昂的基础设施投入与资源利用率的不足，严重影响 ROI；数据安全风险随AI深入业务核心而指数级放大；模型训练中断后的续接难题、通用大模型与行业场景的适配鸿沟，都成为企业数智化跃升的“拦路虎”。
此时，市场需要的不再是单一的技术或硬件，而是能直击核心痛点、提供端到端解决方案的 “引路人”。近日，联想凌拓以“智存·智变”为主题，正式发布三大创新智慧存储产品系列 —— 联想存储智能体（Lenovo Intelligent Storage Agent，简称 “LiSA”）、Lenovo ThinkSystem DS 系列及 NetApp AFX 系统，为企业构建智能化转型的核心引擎，通过构建智慧数据基础设施，助力企业从数据存储管理迈向智能决策创新提供核心驱动力。
事实上，中国在AI领域的顶层设计早已提前布局，尤其是随着政策的不断推进，实质上是在为企业指明一条清晰的发展路径——借助AI真正提升生产效率和创新能力，助力实体经济升级。
联想凌拓首席执行官杨旭
“联想凌拓的定位并非单纯的技术提供者，而是要帮助企业跨越迈向AI时代的关键门槛。”联想凌拓首席执行官杨旭强调，企业能否获得AI价值，取决于是否已经“AI就绪”：数据是否够完整、够高质，底层存储是否能被智能调用，应用场景是否具备与AI深度融合的条件。
这些问题在制造业表现尤为突出。比如大量生产环节会产生海量数据，但如何让这些数据真正与业务场景结合、让AI在提升效率、准确性和安全性方面产生实效，是企业最难跨越的一步。在中国制造业强调成本效率的环境下，数据处理、架构设计和场景优化往往需要更加精细的协作。
因此，联想凌拓希望以 “AI引路人”的角色，从数据架构规划，到系统与应用方案设计，再到最终的部署和运维，为企业提供一条贯穿始终的端到端路径，让AI不再停留在概念层面，而是能够扎实落地在真正的业务流中。
从产品角度来看，此次LiSA、NetApp AFX以及Lenovo ThinkSystem DS 系列的集中发布，意味着联想凌拓向“AI-Ready”又迈出了一次结构性的重要升级。
其中，LiSA作为一套面向AI时代的数据管理架构，它能够兼容包括 NetApp 在内的多种存储设备，而真正带来差异的是上层新增的数据管理能力。正是这一能力，让行业知识能够被抽象成可复用的场景模板，并以“救急1110”、智能质检、量化交易等方案快速落地到医疗、制造、金融等行业。
全新NetApp AFX是一款面向高强度AI工作负载的企业级解耦式全闪存存储系统，致力于为AI环境提供强大的数据基础设施支撑。该系统已通过NVIDIA DGX SuperPOD认证，并搭载NetApp ONTAP存储操作系统，具备卓越的数据管理能力和网络弹性，支持多租户安全架构及混合云无缝集成，可线性扩展至128节点，提供TB级带宽与EB级容量，性能和容量可独立扩展。
联想凌拓首席运营官林佑声
在联想凌拓首席运营官林佑声看来，这背后的真正变化，其实是企业角色的转变——从提供存储产品的厂商，走向提供智能数据管理能力与行业化解决方案的服务者。
他认为，传统分布式架构并不能覆盖所有AI场景，尤其在AI形态快速变化、行业模型不断涌现的当下，“一刀切”的技术路径已难以为企业带来长期价值。
因此，联想凌拓提出了三条架构演进方向：第一，以AI-Ready为核心重构架构思维。AI技术如何演进可能充满不确定性，但唯一确定的是：数据价值必须被最大化释放。因此，新的架构设计首先聚焦于如何通过技术手段实现数据价值的有效体现。
第二，通过架构解耦提升系统灵活性。横向扩展架构在容量和成本上有明显优势，但在面对极致性能或极致容量场景时存在限制。为此，联想凌拓采用“搭积木”式的解耦设计，让企业可以根据模型类型、推理场景或业务需求自由组合计算、存储与网络资源，实现本地化优化。
第三，从“智存”走向“智变”，以智慧驱动业务敏捷性。企业采购方式已经从关注参数，转向关注整体能力，如算力规模、数据吞吐与智能化管理能力。未来架构必须帮助企业在面对AI时代的不确定性时“轻装上阵”，以更敏捷的姿态应对快速变化的业务需求。
“无论框架如何演进，其核心始终围绕数据价值。”林佑声表示，高价值的数据必须来自完善的元数据体系，因此在架构上联想凌拓采用了分离式、横向扩展的模式，同时强化安全机制与行业化适配能力，使企业能够按需扩展、灵活组装，并安全可靠地支撑AI规模化落地。这一系列能力都建立在成熟的 ONTAP 技术体系之上，使架构具备持续演进的基础。
在行业普遍迈向存算融合的当下，算力与数据如何实现高效协同，已成为AI基础设施建设的核心议题。从计算到网络再到存储，这三大关键要素的深度整合，将决定企业能否真正实现AI训练与推理的连续性。
杨旭透露，“联想集团正在与全球领先的算力伙伴（包括 NVIDIA 以及国内新兴AI算力厂商）展开深度合作，而NetApp则通过其在元数据上的长期积累，为数据层带来了新的能力。”
例如，Metadata Fabric是存储设计中的重要考量。存储系统中存有大量数据，而Metadata Fabric的作用在于管理和体现这些数据之间的逻辑关系。“联想凌拓本次发布的新产品，无论是在智慧计算节点层面，还是NetApp AFX的横向扩展架构，都致力于让计算与数据之间的逻辑关联更加清晰对映。这意味着在进行AI训练或推理时，无需将所有数据全部迁移，从而大幅减少数据来回传输的开销，”
过去几年大量GPU投入市场，使得行业出现了“算力相对过剩”的现象，不少AI数据中心开始尝试通过算力租赁、调度等方式提高利用率。但算力的价值不应只用于训练大模型，更重要的是在推理场景与行业级AI应用中发挥作用，这才是推动智能化转型的关键方向。
为了更好服务这些新需求，联想凌拓在在架构设计中重点引入了NetApp AFX横向扩展存储平台。从本质上看，NetApp AFX仍属于存储设备，但其创新之处在于实现了控制器与存储资源的解耦。
更重要的是，其上层集成了AI数据引擎，使其能够与各种算力资源深度对接。这一引擎并非简单连接GPU，而是通过大量底层软件开发构建出存储与算力间的高效通信层，从而真正贴合行业模型的落地需求。
写在最后
展望未来三到五年，杨旭把中国市场的发展归纳为两大趋势：AI技术的规模化落地，以及关键数字基础设施的加速国产化。
在他看来，AI正从试点走向深水区，行业对数据、算力、存储的需求将持续提升，这为数据管理厂商带来新的战略窗口期；与此同时，国产软硬件能力正在快速成熟，生态体系从底层处理器到数据库、再到行业ISV都在形成新的配套能力，这意味着中国企业在建设AI基础设施时，将更加依赖本土生态协同。
为此，联想凌拓未来几年的战略重点将围绕两个方向展开：其一，是持续推动企业实现“AI就绪”。 结合引进的国外先进技术与自身研发成果，深入贴合客户的业务流程，致力于降低其实现AI就绪的复杂度，并持续向前推进。其二，是坚定推进国产化路线。不仅会加强对国产处理器的适配，也将与更多国内ISV合作，持续扩展本土生态的广度与深度。
“当客户面临数据处理与AI场景需求时，我们希望客户能够首先想到联想凌拓。”杨旭表示，通过这些技术与战略的共同推动，联想凌拓希望在未来几年构建起一个更开放、更高效、更具行业黏性的智能数据管理生态，为企业的智能化转型提供长期、稳定且可信赖的支持。
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