2025-04-23-中国信通院-新型人工智能存储研究报告（2025年）_36页_1mb

新型人工智能存储研究报告（2025年）总结

一、新型人工智能存储概况

• 概念：专为AI应用设计的数据存储系统，具备高性能、超大容量、数据安全等特征，支撑大模型数据全生命周期管理。
• 全球布局：欧盟、英国、美国等国家将AI存储作为战略关键技术，国内相关政策强调数据存储与安全管理、标准制定和场景创新。

二、人工智能存储重要性

（一）是大模型发展的基础

• 数据、算力和算法中，数据质量对模型效果影响最大，AI存储是保障数据高效处理的关键基础设施。

（二）面临挑战

• 数据归集：海量数据归集耗时长，需高效汇聚能力。
• 访问效率：训练阶段需极高速数据访问，需提升IOPS和带宽。
• 推理需求：需支持快速检索和动态更新行业知识库，减少“模型幻觉”。
• 安全与可用性：需防范数据攻击、勒索病毒，提升存储可靠性。

三、新型人工智能存储关键技术

• 长记忆存储范式：通过KV Cache降低推理成本，支持长序列处理。
• 数据编织：整合跨域数据，实现全局可视、数据零拷贝。
• 超节点存储架构：存算分离，支持多卡集群扩展。
• 高性能并行文件系统：实现超万卡集群数据调度，支持百亿级IOPS。
• 全闪存存储：加速数据读写，降低成本。
• 存储内生安全：内置安全机制，保障数据生命周期各阶段安全。

四、人工智能存储最佳实践

• 医疗行业：利用长记忆存储加速病理大模型推理。
• 金融行业：高性能AI存储优化数据检索与业务连续性。
• AI企业：支持大模型训推，缩短断点续训时间。
• 运营商：打造智算中心云数据底座，提升训练效率。
• 制造业：一体化集成助力智能客服场景创新。

五、人工智能存储发展建议

• 统筹部署：制定国家战略规划，推动AI存储设施建设。
• 自主创新能力：加强核心技术研发，实现全产业链自主可控。
• 协同发展：推动国产设备应用，完善产业链。
• 标准建设：构建AI存储能力评价体系，促进技术创新与应用落地。