报告核心观点

1. 新型AI存储是指专为人工智能应用和服务设计的数据存储系统，具备超高性能、超大容量、极致安全、数据编织等特征，可以有效支撑海量数据的分析和学习，是AI基础架构不可或缺的组成部分。

2. 新型人工智能存储具备极致性能、数据安全、大模型数据范式、高扩展性、数据编织和绿色节能6大关键特征。极致性能密度加快数据供给，提升AI全流程效率；支持向量、KV Cache等数据范式，加速推理应用；AI存储高可靠性提升基础设施持续服务时间，防勒索和加密保障数据安全；高扩展的AI数据湖降低数据工程和应用对接难度；数据编织实现全局数据可视可管，通过数据版本和血缘管理，保障数据质量不被破坏；绿色AI存储，降低每TB数据能耗和占用空间。

3. 长记忆存储范式为推理提质增效。长记忆存储通过多级KV Cache机制，降低大模型推理的内存占用和计算开销。它以分级方式实现“终身记忆”能力，支持长序列推理和动态上下文建模。例如，在医疗领域，长记忆存储可缓存病理图像的历史计算结果，减少大部分冗余计算，提升推理速度数倍，同时支持多模态数据协同，增强模型对复杂场景的适应性。

4. 数据编织加强数据跨域高效处理。数据编织通过构建统一数据视图，打破数据孤岛，实现跨域数据整合与高效流动。其技术包括数据版本管理、数据血缘管理和统一命名空间，确保数据质量不下降，并通过兼容多种存储协议实现AI全流程业务的无缝对接。例如，在AI企业实践中，全局文件系统支持数据零拷贝和端到端加速，跨域调度效率提升数倍，显著降低数据治理成本，满足大模型对场景化数据治理的需求。

5. 超节点存储架构持续支撑扩展法则。超节点存储架构通过全对等、全直通设计，实现存储与计算之间高并行数据直通。例如，通过高通量数据总线互联，统一内存语义访问数据，实现计算、存储资源解耦灵活调度，资源利用率最大化；通过近存计算将数据预处理功能下沉至存储层，减少数据搬运开销，支撑十万卡级算力集群扩展，满足大模型对高扩展性和高并行数据流转的需求。

6. 高性能并行文件系统以存强算。高性能并行文件系统通过高性能、高可靠、高扩展和加速卡直通存储技术特性，提升大模型训练推理效率。其四大能力包括：百PB/s级带宽和亿级IOPS能力支持超万卡集群无瓶颈扩展；EB级扩展能力适应海量数据；存储系统高可用性达到六个九，实现软硬件故障的自动切换；加速卡直通技术实现数据从存储到GPU的“一跳直达”。

报告目录

一、 新型人工智能存储概况

（一） 新型人工智能存储基本概念

（二） 全球人工智能存储战略分析

二、人工智能存储重要性

（一） 人工智能存储是发力大模型的基础

（二） 人工智能存储面临的挑战

三、新型人工智能存储关键技术

（一） 长记忆存储范式为推理提质增效

（二） 数据编织加强全局数据高效处理

（三） 超节点存储架构持续支撑扩展法则

（四） 高性能并行文件系统以存强算

（五） 全闪存存储技术为数据提速降耗

（六） 存储内生安全保护企业数据资产

四、人工智能存储建设最佳实践

（一） 医疗行业：长记忆存储助力智能辅助诊断

（二） 金融行业：高性能AI存储赋能智慧金融

（三） AI企业：AI数据湖支撑大模型训推平台

（四） 运营商：构筑领先智算中心云数据底座

（五） 制造业：一体化集成加速智能客服场景创新与实践

五、人工智能存储发展建议

（一） 加强AI存储设施统筹部署

（二） 增强AI存储自主创新能力

（三） 推动AI存储产业协同发展

（四） 构建AI存储能力评价体系