2025年中国信通院新型人工智能存储研究报告36页_1mb

人类大脑容量高达10^15比特。然而，随着AI技术的飞速发展，大模型的训练数据量已从数百GB激增至千余PB级，对中国人工智能存储技术提出了更高要求。新型人工智能存储，以100PB/s带宽、亿级IOPS和全闪存介质为特征，正成为AI时代的基石。

📐 一、新型人工智能存储的概念与特征

新型人工智能存储专为AI应用设计，包括长记忆存储、数据编织和超节点架构等六大特征，能够显著提高大模型的数据处理效率。这类存储系统不仅支持包括KVCache在内的多种大模型数据范式，还能通过分布式优化降低数据迁移成本，有效解决“算力等待”问题。

🤖 二、大模型驱动AI存储发展

当前，大模型在医疗、金融、制造等行业已广泛应用，数据在AI发展中已取代算力成为关键因素。不同行业面临的数据管理难题，使AI存储必须具备更高性能、更大容量，并通过碎片化数据清洗优化工作流，以降低30%以上的数据处理延迟。

🔧 三、关键技术解析与实践案例

• 长记忆存储：已在医疗病理诊断中实现推理时间缩短，极大地提升了模型响应速度。
• 并行文件系统：通过亿IOPS支持，实现了超万卡集群高效调度，极大减少了训练过程中的等待时间。
• 统一数据底座：在工业金融等场景中支持百亿数据秒级访问，实现了跨域数据的实时调度。

🖥 四、未来发展建议

中国信息通信研究院建议从四个方面推进AI存储发展：

1. 强化国家层面部署，构建AI存储基础设施统筹体系。
2. 提升核心技术创新能力，发挥国产芯片与系统的先发优势。
3. 推动产业协同发展，加强国内AI企业与存储厂商技术合作。
4. 研究制定AI存储评价标准，加快国产标准体系建设，推动产业高质量发展。

💎 五、核心结论

中国正通过政策引导与技术协同推动AI存储升级，未来以数据为核心、以本地化存储为保障的“数据主权”是中国实现数字、碳减排策略的重要支撑。