新型人工智能存储研究报告（2025年）.pdf
这份报告探讨了新型人工智能（AI）存储的研究，旨在分析其重要性、关键技术、最佳实践和发展建议。
**一、新型AI存储概况**
* **基本概念：** AI存储是专为AI应用和服务设计的数据存储系统，具备高性能、超大容量、极致安全、数据编织等特征。
* **全球战略：** 国外较早布局，AI存储逐步成为战略关键技术竞争力的重要体现。国内则侧重于通用存储。
**二、AI存储的重要性**
* **发力大模型的基础：** AI存储是支持大模型发展的基础设施，影响模型训练和推理的效率和性能。
* **面临的挑战：** 包括海量数据归集、数据访问效率、实时性和精准性、以及数据安全等。
**三、新型AI存储关键技术**
* **长记忆存储：** 通过多级KV Cache降低推理成本，提高用户体验。
* **数据编织：** 加强全局数据的高效处理，实现数据的统一管理和流动。
* **超节点存储架构：** 支撑扩展法则，构建全对等、全直通的架构。
* **高性能并行文件系统：** 提高数据存取效率，满足大模型的需求。
* **全闪存存储技术：** 提高存储性能，降低能耗。
* **存储内生安全：** 保护企业数据资产，增强数据安全防护能力。
**四、AI存储建设最佳实践**
* **医疗行业：** 长记忆存储技术在辅助诊断、病理分析等领域应用，提升诊断效率和准确性。
* **金融行业：** 高性能AI存储赋能智慧金融，提升交易速度和安全性。
* **AI企业：** AI数据湖支撑大模型训推平台，提高开发和应用效率。
* **运营商：** 构筑领先智算中心云数据底座，实现算力资源的优化配置。
* **制造业：** 一体化集成加速智能客服场景创新与实践。
**五、AI存储发展建议**
* **加强AI存储设施统筹部署：** 制定AI存储产业发展规划，系统布局AI存储设施。
* **增强AI存储自主创新能力：** 加快核心技术创新，推动自主可控。
* **推动AI存储产业协同发展：** 鼓励国产设备应用，提升数据安全保障。
* **构建AI存储能力评价体系：** 完善标准体系，促进产业健康发展。
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