中经记者 黎竹 张靖超 北京 成都报道

港交所文件显示，北京星辰天合科技股份有限公司（以下简称“星辰天合”）已于近日向港交所主板递交上市申请书。

随着大模型训练、智能应用落地进入规模化阶段，数据存储的性能、容量与兼容性需求呈指数级增长，AI存储也成为不可或缺的核心基础设施。根据灼识咨询的资料，按2024年装机量计，中国前五大分布式AI存储解决方案提供商合计市占率为52.3%，而星辰天合以10.4%的市场份额位列中国分布式AI存储市场第二，同时也是市场份额最大的独立供应商。

中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅认为，在行业处于算力军备赛向全栈协同转型的阶段，存储需求进一步激增，但当下组件价格的上涨会进一步加剧供需失衡，部分中小存储厂商可能因为无法承担成本上涨压力，被迫缩减产能或退出市场，加速行业洗牌的进程，而行业龙头凭借议价能力，其效应也会凸显。但AI数据存储系统多采用分布式架构，数据可能分布在不同地域的存储节点中，跨区域数据传输和存储过程中，需要随时更迭技术以应对数据加密、访问控制等安全措施的落实。

2025年前9个月扭亏

星辰天合一共经历了8轮融资，云集了各路明星资方。招股书显示，其股东包括博裕资本、北极光创投、启明创投、君联资本、腾讯、红点创投、昆仑万维、恒生电子等。

一位投资人告诉《中国经营报》记者，这得益于大模型训练与推理需求的爆发式增长，AI存储作为AI基础设施的核心组成部分，市场规模持续扩大。传统的网络存储数据采用集中的存储服务器存放所有数据，不能满足大规模存储的应用需求。但星辰天合则把数据分散在多台独立的通用服务器节点上，用可扩展的系统结构来解决存储问题。

根据灼识咨询预测，中国分布式AI存储市场规模将从2024年的100亿元增长至2030年的631亿元，复合年增长率达35.9%；装机量将从2024年的10.3EB扩张至2030年的60.5EB，复合年增长率为34.3%，行业增长潜力显著。

招股书显示，目前星辰天合的核心业务聚焦于提供企业级AI存储解决方案，助力企业大规模高效整合数据、决策及运营，解决企业在AI转型过程中的关键存储需求。

在这一赛道上，星辰天合作为最大的独立供应商，客户覆盖金融机构、电信运营商、智能制造等多个核心领域，其主要竞争对手包括华为、浪潮等兼具硬件优势的综合性科技企业，这些竞争对手凭借完整的产业链优势与庞大的渠道网络，占据市场主导地位。

袁帅告诉记者，在当前AI基础设施的全面竞争中，独立存储厂商构建差异化壁垒需要跳出单纯的硬件比拼，从技术、场景、生态三个维度打造自身不可替代的价值。他提到：“独立存储厂商需要聚焦AI存储的特殊需求，持续优化分布式存储系统，并针对不同AI场景的存储需求进行定制化开发。尤其在生态层面，独立存储厂商需要主动融入AI基础设施的全栈生态，与芯片厂商、服务器厂商建立技术适配关系，构建以存储为核心的生态圈层。”

袁帅认为，这种生态绑定能够让独立存储厂商避免陷入单纯的价格竞争，凭借生态协同能力和场景化服务形成差异化壁垒，在行业洗牌中保住生存空间。

招股书显示，星辰天合存在多个客户与供应商重叠情况。前五大客户中的B、C、D、F，也是公司供应商，前五大供应商中的A、D也是公司客户。虽然前五大客户收入占比在不断减小，但2023年和2024年均超过50%。

当下，AI算力爆发式增长正在重塑存储供应链格局，即组件价格上涨对存储供应链存在显著影响，议价能力弱的企业将面临盈利空间被压缩的困境。在中国企业资本联盟副理事长柏文喜看来，这一变化的深层影响在于供应链权力的重构，即组件涨价正在加速存储供应链的垂直整合。不具备上游绑定能力的独立模组厂商，将在2025—2027年的洗牌期面临严峻生存考验。因此，独立存储厂商应该避开与云巨头的通用存储正面竞争，聚焦高价值细分场景。

袁帅则认为，当下存储供应链的传导效应还会向下游延伸，存储设备厂商为了维持利润空间，可能会将成本压力转嫁给AI基础设施集成商或终端客户，导致整体AI项目的建设成本上升。但在当前行业竞争白热化的阶段，并非所有厂商都能顺利实现成本转嫁，具备技术优势和规模效应的头部厂商可能通过长期采购协议、自研部分组件等方式对冲成本压力。

截至发稿，对于公司存在既是客户又是供应商的情况且大客户依赖程度高的现状，星辰天合方面暂未回应。

招股书显示，公司近年收入呈现加速增长态势，2023年、2024年及截至2025年9月30日止9个月收入分别为1.67亿元、1.73亿元及1.95亿元。

值得注意的是，2025年前9个月收入较2024年同期大幅增长65.4%，净利润为811万元，实现扭亏，这主要得益于毛利率提升及研发费用占比下降。然而，截至2025年9月30日，公司累计未弥补亏损仍高达3.69亿元。

“AI底座”的护城河

在业内看来，AI是一个由硬件、软件、能源与网络精密协作的系统，目前科技巨头的竞争已从算法突破转向AI基础设施的规模扩张。在AI基础设施建设加速、算法同质化的背景下，企业的护城河之一就是其数据。

而随着生成式AI的突破和落地千行百业，越来越需要挖掘沉淀于企业的数据和专业人士的经验，2026年围绕数据的进化将进入更深层次。但当前，我国数据存储安全面临的风险正在不断凸显，如何在软件生态、系统协同、能效比等方面实现突破的同时守住数据安全的底线，也将成为企业布局AI底层设施的一大挑战。

英伟达CEO黄仁勋在CES 2026上公开指出，AI基础设施已经全面改变了存储市场的架构。从过去“存得进、找得到”的静态图书馆，升级为数据持续被计算的动态AI工厂，数据的价值从“被检索”升级为“被计算”，每一份文档、每一张图片都成为生成未来的燃料。

记者注意到，星辰天合在官网上指出，将帮助客户建设自己的“AI工厂”，让私有数据资产在安全、可控的环境下，高效转化为驱动业务增长的智慧燃料，实现真正的“数据常青”。

袁帅分析指出，在数据存储的实现过程中，需要借助自动化的数据分级工具，利用AI算法对数据进行快速识别和分类；同时亦需要建立动态调整机制，根据模型训练过程中数据的使用频率、模型迭代需求等因素调整数据的分级和存储策略，来应对当前AI基础设施全面战争中数据存储与模型训练的协同需求。

从星辰天合的商业模式来看，其以“软件定义”为核心，解决方案主要通过两种形式交付：纯软件模式（客户自行采购硬件，公司提供软件部署服务）和一体机模式（自研软件深度集成至定制硬件）。招股书显示，星辰天合2025年AI数据湖存储业务增长显著，收入占比从2023年的37.2%提升至2025年前9个月的46.1%，成为第一大收入来源，而AI存储服务占比有所下降。

对此，柏文喜指出，软硬协同优化也是独立存储厂商构建差异化壁垒的路径之一，同时提供全生命周期服务非常重要，这要求厂商提供从数据迁移、性能调优到故障预测的一站式服务。

但柏文喜认为，在当下数据存储安全也已从传统的“防泄露”升级为全生命周期、全栈式风险防控。他提及：“AI特有的存储安全还面临遗忘权实现这一挑战，即AI模型需‘遗忘’特定训练数据，但分布式存储架构下彻底删除技术难度极高。而且存储系统与AI平台的权限体系割裂，存在过度授权问题。”

据大数据业务分析师王鹏分析，在数据管理层面，分级存储标准落地不足，敏感数据存放在非安全层级的风险长期存在；从技术层面来讲，AI也催生海量存储需求，如果现有加密和防护技术迭代滞后，难以应对新型攻击手段。

（编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：燕郁霞）