上期我们探讨了当前传统云计算已陷入“性能成本泥潭”，企业重心从“如何上云”转向“如何用好云”。端到端的分布式云以卓跃性能和弹性拓展等优势，助力企业轻松上云。如今，数据与土地、劳动力、资本、技术并称为五大生产要素，数据成为数字经济发展的重要引擎。据国际数据公司IDC预测：到2025年，全球数据量将达到175ZB，其中我国将产生41ZB的数据。与此同时，对于企业而言，数据已经成为企业的核心资产，推动着企业的业务创新与可持续发展。伴随数据爆发式增长、新技术应用以及跨领域融合等数字化转型需求的不断升级，“数据存算”在数字经济中所扮演的角色愈发重要。随着5G、物联网和AI技术的普及，非结构化数据（如视频、音频）急剧增加，而传统存储系统的扩展性和性能难以满足需求。数据多样性增加了数据处理的复杂性，需要采用多种技术来处理不同类型的数据，例如自然语言处理（NLP）技术处理文本数据，图像识别技术处理图像数据等。存算系统不仅需要满足实时数据分析的高性能需求，还要确保数据的安全性和隐私保护。然而，存储设备性能增速落后于处理器和网络，导致高并发、低延迟场景（如金融交易）难以支撑。同时，数据泄露、勒索攻击等安全威胁频发，安全保护措施亟待加强。存储硬件和运维成本不断增加，企业需要在保证性能和安全性的同时降低成本。高性能存储（如全闪存）维护成本高，而云存储虽能降低硬件投入，但长期运营成本不可忽略。例如，冷数据归档至云存储后，频繁访问可能产生高额费用。同时，绿色存储需求迫切，数据中心能耗占全球电力比例高，需通过虚拟化、冷却优化等技术降低碳排放，但改造成本高昂。当前算力类型按照功能划分可分为：通算、智算、超算三大类。分别对应三种计算模式：基础计算、智能计算和超级计算。基础算力：由基于CPU芯片的服务器所提供的算力，主要用于基础通用计算，如移动计算和物联网等。日常提到的云计算、边缘计算等均属于基础算力。 智能算力：智能算力即AI算力，基于GPU（图像处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、ASIC（专用集成电路）等AI芯片的加速计算平台提供的算力，主要用于AI的训练和推理计算，比如语音、图像和视频的处理。超算算力：由超级计算机等高性能计算集群所提供的算力，主要用于尖端科学领域的计算，比如行星模拟、药物分子设计、基因分析等。
当前算力领域应用广泛的一般是通用算力（通算）和人工智能专用算力（AI智算）两大类。云边端协同的分布式存算架构中，若需支持智算任务，往往需额外配置专用服务器以应对AI模型的高密度计算需求，这在一定程度上增加了系统复杂性和运维成本。而零极分布式存算的创新在于通过"零极超融合微中心"组网配置，将通算资源与智算资源进行池化整合，在单一节点内即可实现多元算力的动态调配。
零极超融合微中心创新性地将企业级服务器存算、AI算力、防火墙、交换机、UPS电源、冷却设备等模块集成于一体，形成“即插即用”的软硬件一体化标准产品。作为下一代互联网技术的核心基础设施，可为互联网数字化应用提供低成本、高效率、安全可信的分布式网络运行环境。
云边端协同分布式存算，本质上仍延续着"云端大脑-边缘四肢-终端末梢"的层级控制逻辑。这种设计将云端作为决策中枢，边缘节点仅承担简单任务处理，终端则沦为数据采集工具。如同人体神经系统的单向传递，数据需要在云端、边缘、终端间经过三次"神经突触"的跳跃才能完成处理闭环。数据流动效率低下：所有数据需在云、边、端之间双向传输。过度依赖中心节点：一旦云端服务器宕机，整个系统陷入瘫痪，边缘节点无法独立决策。资源利用率失衡：据统计，全球边缘服务器平均CPU利用率低，但云端数据中心却长期处于超负荷状态，形成巨大的资源浪费。零极分布式存算则彻底打破这种层级桎梏。去中心化特性构建出"网状式"存储网络。
每个节点既是存储单元，也是计算单元，接入网络后均可参与数据存储、处理及传输。例如，一台工厂机床在采集生产数据的同时，可调用附近节点的算力完成质量检测模型推理。并行化任务分发机制：当用户发起数据请求时，系统自动将任务拆解为多个子任务，由全网节点同步执行。动态自愈网络：任何单个节点故障，不影响其他可用节点，确保服务连续性。
零极分布式可信云作为第三代互联网（Web3.0）技术底层基础设施，以其独特的分布式应用云架构，彻底颠覆了传统中心化应用模式。构建了一个超越中心化限制的节点网络，所有节点可部署在企业和家庭端，实现了真正的物理分布式存储与计算。
高并发场景支撑不足：边缘节点容易因为带宽不足被迫将流量导回云端，导致响应延迟。断网即服务中断：即使部署本地边缘服务器，一旦与云端连接断开（如光纤被挖断），设备只能依赖有限的本地缓存运行，无法访问全局数据。存储访问量天花板低：单个边缘节点支撑力较弱，难以应对AI训练、4K视频渲染等高负载场景。点对点直连通信：摒弃传统“数据必须经中心节点转发”的限制，节点间直接建立通信通道。节点并行计算：采用自研的动态负载均衡算法，节点越多，存算速度越快。UPS强续航保障：节点内置超级电容模块，在突发断网、断电情况下仍能维持至少1小时正常数据写入。
云边端协同分布式存算架构虽通过边缘计算降低带宽成本，却隐藏着硬件资源闲置和数据冗余存储的隐性开支。一方面，边缘服务器集群为应对突发流量需维持100%硬件配置，但日均利用率低下，导致资源浪费；另一方面，为确保数据可靠性，云边端协同的分布式存算常采用三副本冗余策略，这种粗放式冗余增加了成本。而零极分布式存算利用Hash去重技术仅保留数据副本，结合纠删码将数据分片存储于不同节点，显著降低存储成本；同时，通过并行计算加速将训练任务拆分至全网节点同步执行，大幅缩短计算时间，提升效率。
在这场数据洪流的冲刷下，云边端协同的分布式存算体系逐渐暴露出时效性差、网络依赖度高、资源利用率低等痼疾。而基于点对点通信的零极分布式存算技术，正以"全节点参与、多轮驱动"的创新架构，开辟出存算领域的新赛道。
通过将数据分散存储在多台独立设备上，分布式存算构建了一个庞大而可靠的虚拟存储系统，不仅突破了传统集中式存储的性能限制，更在可靠性、可用性和存取效率方面实现了显著提升，从而从容应对海量数据的存储挑战。
云边端协同的分布式存算如同“金字塔”，依赖顶端算力维持运转；零极分布式存算则像“神经网络”，每个节点自主协同、多轮驱动。在数据洪流席卷全球的今天，唯有打破中心化枷锁、释放全网节点潜能，才能真正实现从“数据存算”到“数据智算”的跨越。零极的技术实践证明：当每个设备都能成为数据的“生产者、处理者、守护者”，一场颠覆性的存算革命正在到来。
零极数字集团
