随着人工智能技术的飞速迭代，大模型已从实验室走向规模化商用，从百亿参数的初步探索，演进到万亿甚至百万亿参数的多模态大模型，其训练与推理过程中产生的海量数据、极致性能需求，正持续冲击着传统存储架构的边界。传统存储系统最初为通用计算场景设计，在面对大模型带来的高带宽、低延迟、高并发、大容量扩展等核心需求时，逐渐暴露出性能瓶颈、扩展性不足、数据管理低效等问题，成为制约大模型迭代速度与商用落地的关键短板。在此背景下，专为大模型设计的高性能AI存储应运而生，通过架构革新、技术优化与场景适配，构建起支撑大模型全生命周期的存储底座，推动AI技术向更深层次、更广泛场景渗透，开启AI存储的全新革新时代。
一、大模型崛起：传统存储架构的不可承受之重
大模型的训练与推理过程，本质上是对海量数据的高效读取、并行处理与精准存储的过程，其对存储系统的需求与传统计算场景有着本质区别。相较于传统应用，大模型在数据规模、访问模式、性能要求等方面呈现出独特特征，而这些特征恰恰击中了传统存储架构的核心短板，使得传统存储难以适配大模型的规模化部署需求。
首先，大模型的数据规模呈指数级爆发，对存储容量提出极致需求。大模型的训练依赖于海量的文本、图像、音频、视频等多模态数据，一个万亿参数的大模型，其训练数据集规模通常可达PB级甚至EB级，且随着模型迭代，数据量还在持续增长。例如，GPT-4的训练数据集涵盖了互联网海量文本、专业文献、多媒体内容等，总数据量超过10PB，而后续的多模态模型训练，数据量更是突破20PB。传统存储系统多采用集中式架构，容量扩展依赖于硬件升级，扩展过程繁琐、成本高昂，且难以实现EB级的无缝扩展，无法满足大模型训练对海量存储容量的需求。同时，大模型训练过程中会产生大量的中间结果、模型参数 checkpoint 文件，这些数据需要长期保存用于模型调优、故障恢复与迭代升级，进一步加剧了存储容量的压力。
其次，大模型训练的并行化特性，对存储带宽与并发访问能力提出严苛要求。大模型训练通常采用分布式训练架构，数百甚至数千张GPU同时并行计算，需要从存储系统中同步读取训练数据、写入中间结果，这就要求存储系统具备极高的聚合带宽与并发访问能力。根据中国信通院2025年发布的《新型人工智能存储研究报告》，万亿参数大模型的分布式训练，要求存储系统的聚合带宽不低于10TB/s，并发IOPS（每秒输入输出操作数）需达到亿级，才能避免存储成为训练过程的性能瓶颈。而传统存储系统的带宽通常在TB/s以下，并发IOPS仅能达到百万级，即便采用集群化部署，也难以突破带宽与并发的瓶颈，导致GPU资源无法充分利用，训练效率大幅降低。例如，某企业采用传统分布式存储部署千亿参数模型训练，由于存储带宽不足，GPU利用率仅能达到30%左右，原本计划1个月完成的训练任务，最终耗时超过3个月。
再者，大模型的训练与推理对存储延迟极为敏感，传统存储的延迟无法满足实时性需求。大模型训练过程中，GPU需要频繁与存储系统交互，读取小批量训练数据、写入模型参数更新，每一次交互的延迟都会累积，影响整体训练速度。对于千亿参数以上的大模型，单次GPU与存储的交互延迟需控制在100微秒以内，否则会导致GPU长期处于等待状态，严重浪费算力资源。而传统存储系统采用SATA接口、机械硬盘等硬件，延迟通常在毫秒级，即便采用SSD，延迟也难以控制在微秒级，无法适配大模型的低延迟需求。在推理场景中，延迟问题更为突出，大模型推理需要快速读取模型参数与输入数据，实时输出结果，例如智能客服、自动驾驶等场景，要求推理延迟控制在毫秒级，传统存储的高延迟会直接影响服务体验，甚至导致场景无法落地。
此外，大模型的数据管理复杂度极高，传统存储系统缺乏针对性的管理能力。大模型的训练数据来源广泛、格式多样，包括结构化数据、半结构化数据与非结构化数据，且数据质量参差不齐，需要进行数据清洗、标注、脱敏、去重等预处理操作。同时，大模型训练过程中会产生大量的版本数据，包括不同迭代阶段的模型参数、训练数据集、中间结果等，这些版本数据需要进行精细化管理，支持版本回溯、对比与复用，以提升训练效率。传统存储系统主要针对结构化数据设计，缺乏对多格式数据的统一管理能力，也不支持数据预处理与版本管理的自动化，需要人工介入大量操作，不仅效率低下，还容易出现数据错误，影响模型训练效果。
最后，传统存储的成本与能耗难以适配大模型的规模化部署。大模型需要海量的存储硬件支撑，传统存储系统的硬件成本、运维成本与能耗成本均较高，且随着容量扩展，成本呈线性增长。例如，部署一套EB级的传统分布式存储，硬件成本超过千万元，每年的运维成本与能耗成本也需数十万元，对于多数企业而言，成本压力巨大。同时，传统存储系统的能效比较低，每TB数据的能耗较高，不符合绿色低碳的发展趋势，也进一步增加了企业的运营成本。
综上所述，传统存储架构在容量、带宽、延迟、数据管理、成本等方面均无法满足大模型的核心需求，成为大模型规模化发展的"绊脚石"。为了解决这一痛点，专为大模型设计的高性能AI存储应运而生，通过架构革新与技术优化，针对性解决传统存储的短板，为大模型的训练与推理提供全方位的存储支撑。
二、AI存储革新：核心技术突破与架构升级
专为大模型设计的高性能AI存储，并非传统存储的简单升级，而是基于大模型的场景需求，进行了从存储架构、硬件选型到软件优化的全栈革新，核心目标是实现"高带宽、低延迟、高并发、大容量、易管理、低成本"，构建适配大模型全生命周期的存储底座。其核心技术突破与架构升级，主要集中在分布式架构优化、存储介质革新、软件栈优化、数据管理智能化等多个方面，形成了一套全新的存储技术体系。
（一）分布式架构革新：从集中式到全对等超节点架构
传统存储系统多采用"集中式控制+分布式存储"的架构，存在控制节点瓶颈、带宽利用率低、扩展性不足等问题，无法适配大模型的并行化训练需求。高性能AI存储摒弃了传统集中式控制架构，采用全对等超节点分布式架构，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，彻底打破控制节点的性能瓶颈。
全对等超节点架构的核心特点的是"无中心、全互联"，每个存储节点都具备独立的计算、存储与网络能力，没有专门的控制节点，所有节点平等协作，通过高通量数据总线互联，实现统一内存语义访问数据。这种架构使得存储集群的带宽与并发能力能够随着节点数量的增加而线性扩展，当节点数量达到数百个时，聚合带宽可突破100TB/s，并发IOPS可达10亿级以上，能够充分满足万亿参数大模型分布式训练的需求。例如，华为OceanStor AI存储采用全对等超节点架构，通过正交免背板架构和DataTurbo文件加速引擎，单框可实现500GB/s带宽，是传统存储的8倍，支持512控制器横向扩展，单套系统可管理10万卡级GPU集群。
同时，全对等超节点架构采用"计算与存储解耦"的设计思路，将存储资源与计算资源分离部署，可根据大模型训练的需求，灵活扩展存储节点或计算节点，避免资源浪费。例如，在模型训练初期，数据量较小，可部署较少的存储节点；随着数据量的增长，可逐步增加存储节点，无需调整计算节点配置，实现资源的弹性伸缩。此外，这种架构还具备较高的可靠性，当某个存储节点出现故障时，其他节点可自动接管其工作，不会影响整个存储集群的正常运行，确保大模型训练过程的连续性，存储系统高可用性可达到六个九，实现软硬件故障的自动切换。
（二）存储介质革新：从机械硬盘到全闪存+多级缓存架构
存储介质是决定存储性能的核心因素之一，传统存储系统多采用机械硬盘（HDD）与固态硬盘（SSD）混合部署的方式，机械硬盘容量大但速度慢，固态硬盘速度快但容量小、成本高，无法兼顾大模型对性能与容量的双重需求。高性能AI存储针对这一问题，采用"全闪存+多级缓存"的存储介质架构，彻底摒弃机械硬盘，以高性能闪存介质为核心，结合多级缓存技术，实现性能与容量的双重突破。
全闪存架构是AI存储的基础，采用高性能NVMe SSD作为主要存储介质，NVMe SSD基于PCIe 4.0/5.0接口，读写速度可达GB/s级别，延迟可控制在10微秒以内，相较于传统SATA SSD，性能提升5-10倍，能够有效降低存储延迟，提升数据读写速度。同时，随着闪存技术的发展，3D QLC SSD的容量不断提升，单块SSD容量可达到30TB以上，且成本持续下降，使得全闪存架构能够实现PB级甚至EB级的容量部署，兼顾性能与成本。根据行业数据显示，2025年以来，3D QLC SSD渗透率持续提升，已成为AI存储的主流存储介质，预计2026年渗透率将超过50%。
多级缓存架构是AI存储提升性能的关键，针对大模型训练中"热点数据频繁访问"的特点，构建"DRAM缓存+SSD缓存+持久化存储"的三级缓存体系，将热点数据存储在高速缓存中，减少对持久化存储的访问，进一步降低延迟、提升带宽。其中，DRAM缓存作为一级缓存，主要存储最热点的小批量训练数据与模型参数，读写速度可达TB/s级别，延迟控制在微秒级，能够满足GPU频繁读取数据的需求；SSD缓存作为二级缓存，存储次热点数据，如近期使用的训练数据集、中间结果等，弥补DRAM缓存容量不足的问题；持久化存储采用全闪存阵列，存储海量的训练数据、模型参数与历史版本数据，确保数据的安全性与持久性。
此外，AI存储还引入了长记忆存储范式，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。长记忆存储以分级方式实现"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。NVIDIA推出的ICMS（推理上下文内存存储）平台，更是在传统三级缓存的基础上，引入了"G3.5"中间层，使用BlueField-4数据处理单元在pod级别管理基于闪存的上下文内存，弥合了本地缓存容量限制与共享存储延迟过高的差距，与传统存储方法相比，在长上下文推理工作负载方面，每秒令牌数提高5倍，能效提高5倍。
（三）软件栈优化：专为大模型场景定制的存储协议与算法
传统存储软件栈主要针对通用计算场景设计，协议繁琐、开销较大，无法适配大模型的高并发、低延迟访问需求。高性能AI存储对软件栈进行了全方位优化，定制开发了适配大模型场景的存储协议、数据调度算法与数据管理软件，进一步提升存储性能与管理效率。
在存储协议方面，AI存储摒弃了传统的SATA、SAS等低速协议，采用NVMe over Fabric（NVMe-oF）协议，该协议基于PCIe接口，能够实现存储节点与GPU之间的直接互联，减少中间协议转换的开销，将存储延迟降低至微秒级，同时提升带宽利用率。NVMe-oF协议支持RDMA（远程直接内存访问）技术，能够实现GPU与存储节点内存之间的直接数据传输，无需CPU介入，进一步降低延迟，提升数据传输效率。例如，采用NVMe-oF协议的AI存储，数据传输带宽可达到100GB/s以上，延迟可控制在50微秒以内，能够充分满足大模型训练中GPU与存储之间的高速数据交互需求。此外，华为等厂商还推出了自研的AI-FS协议，支持张量、向量等新型数据格式，内置RAG知识库消除大模型幻觉，进一步提升存储与大模型的适配性。
在数据调度算法方面，AI存储引入了智能数据分层与并行调度算法，根据数据的访问频率、热度与重要性，自动将数据分配到不同的存储介质与缓存层级，实现资源的最优配置。智能数据分层算法能够实时监控数据的访问情况，将热点数据自动迁移至高速缓存中，将冷数据迁移至大容量持久化存储中，既保证了热点数据的访问性能，又兼顾了冷数据的存储成本。并行调度算法则能够实现多GPU、多存储节点之间的并行数据读写，将大模型训练任务拆解为多个小任务，分配到不同的存储节点与GPU中，实现数据的并行处理，提升整体训练效率。例如，SuperMicro Petascale存储服务器通过400G InfiniBand互联，单节点可提供3000万IOPS的随机读写能力，得益于其全闪存架构和NVMe over Fabrics协议，配合分布式元数据管理，有效解决了传统存储的锁竞争问题。
在数据管理软件方面，AI存储内置了专为大模型设计的数据管理模块，支持数据预处理、版本管理、数据安全、数据编织等功能，实现大模型数据的全生命周期管理。数据预处理模块能够自动对海量训练数据进行清洗、标注、脱敏、去重等操作，将原始数据转换为符合大模型训练需求的格式，减少人工介入，提升数据预处理效率；版本管理模块能够自动记录模型训练过程中的所有版本数据，包括训练数据集、模型参数、中间结果等，支持版本回溯、对比与复用，方便研究人员进行模型调优与迭代；数据安全模块采用加密存储、访问控制、数据备份等技术，确保训练数据与模型参数的安全性，防止数据泄露与丢失，华为的防勒索引擎通过AI行为分析，将攻击检测准确率提升至99.99%；数据编织技术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。
（四）存算融合：打破算力与存储的壁垒
大模型训练过程中，大量的时间与资源消耗在数据搬运上，GPU需要从存储系统中读取数据，进行计算后再将结果写入存储系统，数据搬运的延迟与开销，成为制约训练效率的重要因素。为了解决这一问题，高性能AI存储引入了"存算融合"技术，将计算能力下沉至存储节点，实现数据的"就近计算"，减少数据搬运，提升训练效率。
存算融合技术的核心是在存储节点中集成高性能计算单元（如FPGA、ASIC、GPU等），将大模型训练中的部分计算任务（如数据预处理、特征提取、模型参数更新等）迁移至存储节点中完成，无需将数据传输至GPU集群，减少数据搬运的延迟与带宽开销。例如，在数据预处理阶段，存储节点可直接对原始数据进行清洗、标注与特征提取，将处理后的数据传输至GPU进行训练，避免了大量原始数据的传输，提升了预处理效率；在模型参数更新阶段，存储节点可直接接收GPU发送的参数更新指令，对模型参数进行更新与存储，减少数据交互的次数，降低延迟。
目前，存算融合技术主要分为两种实现方式：一种是"近存计算"，将计算单元与存储介质集成在同一芯片或设备中，实现数据的本地计算，延迟极低；另一种是"存内计算"，将计算单元直接集成在存储介质内部，实现数据的"在存储中计算"，彻底消除数据搬运的开销。三星LPDDR6-PIM技术将计算单元集成到内存控制器，在保持高带宽的同时降低数据搬运功耗；联发科3nm芯片通过数字存内计算实现12TOPS/mm²的算力密度，能效比提升3倍；清华大学团队提出的POSIT编码格式，在4T Gain Cell存储单元上实现浮点计算重构，能耗降低40%，这种技术特别适合卷积神经网络等计算密集型任务。
存算融合技术的应用，能够有效提升大模型训练的效率，降低算力与带宽的消耗。根据测试数据显示，采用存算融合技术的AI存储，能够将大模型训练效率提升30%-50%，同时降低40%以上的数据搬运开销，大幅节省企业的算力成本与带宽成本。例如，华为OceanStor A800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。
三、AI存储的核心特性：精准适配大模型全生命周期需求
专为大模型设计的高性能AI存储，基于上述技术革新与架构升级，形成了一系列核心特性，能够精准适配大模型训练、推理、迭代、部署的全生命周期需求，为大模型的规模化发展提供全方位的支撑。根据中国信通院2025年发布的《新型人工智能存储研究报告》，新型AI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，这些特征共同构成了AI存储区别于传统存储的核心优势。
（一）极致性能：满足大模型高带宽、低延迟、高并发需求
极致性能是AI存储的核心优势，通过全对等超节点架构、全闪存介质、NVMe-oF协议、多级缓存等技术的协同作用，AI存储能够实现高带宽、低延迟、高并发的存储性能，彻底解决传统存储的性能瓶颈。在带宽方面，AI存储的聚合带宽可达到10TB/s以上，部分高端产品甚至可突破100TB/s，能够满足数千张GPU并行训练的需求，确保GPU资源充分利用；在延迟方面，AI存储的读写延迟可控制在10-50微秒以内，能够满足大模型训练与推理对实时性的需求，避免GPU处于等待状态；在并发方面，AI存储的并发IOPS可达到亿级以上，能够支撑海量小文件的并行读写，适配大模型训练中频繁读取小批量数据的场景。
例如，华为OceanStor A系列存储在全球知名的MLPerf基准测试中性能蝉联第一，其训练集加载效率是业界8倍，断点续训速度是业界4倍；NVIDIA ICMS平台在长上下文推理工作负载方面，每秒令牌数提高5倍，能效提高5倍；高性能并行文件系统通过百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，加速卡直通技术实现数据从存储到GPU的"一跳直达"。
（二）高扩展性：支撑大模型数据量与算力的线性增长
大模型的迭代速度极快，数据量与算力需求呈线性增长，这就要求存储系统具备良好的扩展性，能够随着数据量与算力的增长，实现无缝扩展，无需中断业务。AI存储采用分布式架构，支持横向扩展与纵向扩展，横向扩展可通过增加存储节点的数量，实现容量与性能的线性提升，例如，增加一个存储节点，容量可增加数十TB，带宽可提升数百GB/s；纵向扩展可通过升级存储节点的硬件配置（如CPU、内存、SSD等），提升单个节点的性能与容量，满足更高的存储需求。
同时，AI存储支持"按需扩展"的模式，企业可根据自身的业务需求，灵活选择扩展节点的数量与配置，避免资源浪费，降低成本。例如，初创企业在初期部署小参数模型时，可部署少量存储节点，满足基础存储需求；随着业务发展，模型参数提升、数据量增长，可逐步增加存储节点，实现容量与性能的同步扩展，无需更换存储系统。华为OceanStor AI存储支持512控制器横向扩展，单套系统可管理10万卡级GPU集群，其数据编织技术通过全局元数据目录，实现了跨地域、跨介质的数据统一视图，解决了传统存储的孤岛问题。
（三）智能化管理：降低大模型数据管理复杂度
大模型的数据管理复杂度极高，涉及海量多格式数据的预处理、版本管理、安全管理等多个环节，传统存储系统需要人工介入大量操作，效率低下。AI存储内置智能化管理模块，实现了数据管理的自动化与智能化，大幅降低了管理人员的工作量，提升了数据管理效率。
在数据预处理方面，AI存储的智能化预处理模块能够自动识别不同格式的数据，进行清洗、标注、脱敏、去重等操作，支持文本、图像、音频、视频等多模态数据的统一预处理，将原始数据转换为符合大模型训练需求的格式，减少人工介入，提升预处理效率。例如，对于图像数据，预处理模块能够自动进行尺寸调整、灰度化、降噪等操作；对于文本数据，能够自动进行分词、去停用词、词向量转换等操作，大幅节省数据预处理的时间。华为的RAG知识库可在存储层直接生成训练数据集，减少CPU负载30%。
在版本管理方面，AI存储能够自动记录模型训练过程中的所有版本数据，包括训练数据集、模型参数、中间结果等，支持版本的自动命名、回溯、对比与复用，管理人员可通过简单的操作，查看不同版本的数据差异，回溯到历史版本，方便模型调优与迭代。例如，当模型训练出现错误时，管理人员可快速回溯到上一个正常版本，重新开始训练，避免数据丢失与时间浪费。华为存储的全局元数据目录支持每秒百万次元数据操作，满足大规模版本管理需求。
在安全管理方面，AI存储采用智能化安全防护技术，能够自动识别数据泄露、恶意攻击等风险，通过加密存储、访问控制、数据备份、防勒索等功能，确保训练数据与模型参数的安全性。例如，AI存储支持数据传输加密与存储加密，防止数据在传输与存储过程中被泄露；支持精细化访问控制，管理人员可根据用户的角色与权限，分配不同的数据访问权限，防止未授权访问；支持自动数据备份，可将数据备份至异地存储节点，确保数据在出现故障时能够快速恢复。
（四）高可靠性：确保大模型训练与推理的连续性
大模型的训练过程耗时漫长，一个万亿参数的大模型，训练时间通常需要数周甚至数月，一旦存储系统出现故障，会导致训练过程中断，数据丢失，造成巨大的时间与成本损失。因此，高可靠性是AI存储的核心需求之一。
AI存储通过多种技术手段，确保存储系统的高可靠性，实现大模型训练与推理的连续性。首先，采用分布式架构，每个存储节点都具备独立的工作能力，当某个节点出现故障时，其他节点可自动接管其工作，不会影响整个存储集群的正常运行，实现故障自动切换；其次，采用多副本存储技术，将数据备份到多个存储节点中，当某个节点的数据丢失或损坏时，可从其他节点快速恢复数据，确保数据的完整性；再次，采用硬件冗余设计，存储节点的CPU、内存、SSD、电源等硬件均采用冗余配置，当某个硬件出现故障时，可自动切换至冗余硬件，避免节点故障；最后，AI存储具备完善的故障监控与预警机制，能够实时监控存储系统的运行状态，及时发现故障隐患，并发出预警信息，管理人员可提前采取措施，避免故障发生。华为OceanStor AI存储通过架构和技术创新，实现99.9999%高可靠性，通过内置防勒索引擎，侦测准确率提升至99.99%。
（五）绿色节能：降低大模型部署的能耗成本
大模型的规模化部署需要大量的存储硬件与算力资源，能耗成本较高，传统存储系统的能效比较低，进一步增加了企业的运营成本。AI存储采用绿色节能技术，通过硬件优化、软件调度等方式，降低能耗，提升能效比，帮助企业降低运营成本，实现绿色低碳发展。
在硬件方面，AI存储采用低功耗的闪存介质与计算单元，相较于传统机械硬盘，SSD的能耗降低70%以上，同时，采用高效电源与散热设计，减少电源损耗与散热能耗；在软件方面，AI存储引入智能能耗调度算法，能够根据存储系统的负载情况，自动调整节点的运行状态，当负载较低时，自动关闭部分闲置节点或降低节点的运行功率，减少能耗；当负载较高时，自动启动闲置节点，提升性能，实现性能与能耗的平衡。例如，华为OceanStor AI存储通过存储介质应用创新和整机硬件创新，实现更高存储能效和容量密度，每TB数据的能耗较传统存储降低50%以上。
四、主流AI存储方案解析：适配不同场景的技术选型
随着大模型的规模化发展，国内外众多厂商纷纷推出专为大模型设计的高性能AI存储方案，这些方案基于不同的技术路线，具备不同的特点，适配不同的应用场景，企业可根据自身的业务需求、模型规模、预算成本等因素，选择合适的AI存储方案。以下将对当前主流的AI存储方案进行解析，重点分析其技术特点、适配场景与核心优势，为企业的技术选型提供参考。
（一）华为OceanStor AI存储方案
华为OceanStor AI存储是国内领先的大模型存储方案，基于全对等超节点分布式架构，采用全闪存+多级缓存的存储介质架构，结合NVMe-oF协议与存算融合技术，实现极致性能、高扩展性与智能化管理，适配从千亿参数到万亿参数大模型的训练与推理场景。
该方案的核心特点包括：一是极致性能，采用正交免背板架构和DataTurbo文件加速引擎，单框可实现500GB/s带宽，聚合带宽可突破10TB/s，延迟控制在50微秒以内，支持10万卡级GPU集群并行训练；二是高扩展性，支持512控制器横向扩展，单套系统可管理EB级容量，实现容量与性能的线性扩展；三是智能化管理，内置AI数据管理模块，支持多模态数据预处理、版本管理、数据编织与安全管理，实现数据全生命周期自动化管理；四是存算融合，将FPGA计算单元集成到存储节点，实现数据预处理、特征提取等任务的本地计算，减少数据搬运，提升训练效率；五是高可靠性，采用多副本存储、故障自动切换等技术，可用性达到99.9999%，确保大模型训练的连续性。
适配场景：该方案适用于互联网、金融、医疗、工业等多个行业的大模型训练与推理场景，尤其适合万亿参数以上的多模态大模型规模化训练，以及对性能、可靠性要求较高的商业级大模型部署。例如，华为与科大讯飞联合打造中国首个超大规模国产算力平台"飞星一号"AI数据湖存储底座，采用OceanStor AI存储方案，支撑万亿参数大模型的训练；太平洋保险携手华为OceanStor AI存储，打造业界领先的金融大模型解决方案，提升AI集群可用度，加速金融大模型发展。
（二）NVIDIA ICMS + Rubin平台方案
NVIDIA在CES2026上推出的ICMS（推理上下文内存存储）平台，作为其Rubin AI基础架构的一部分，专为解决LLM推理工作负载中键值缓存扩展的挑战而设计，结合Rubin计算节点，形成一套完整的AI存储与计算解决方案，适配大模型推理场景。
该方案的核心特点包括：一是创新的层级架构，在传统的GPU HBM（G1）、系统DRAM（G2）、本地SSD（G3）、共享存储（G4）四级架构基础上，引入"G3.5"中间层，作为pod级上下文内存，专门针对KV缓存数据特性设计，弥合了本地缓存容量限制与共享存储延迟过高的差距；二是高性能，采用BlueField-4数据处理单元管理以太网连接的闪存存储，与传统存储方法相比，在长上下文推理工作负载方面，每秒令牌数提高5倍，能效提高5倍；三是灵活部署，BlueField-4既可用作专用闪存机箱中的存储控制器，也可用作Rubin计算节点中的数据传输加速器，适配不同的部署场景；四是生态兼容，与NVIDIA的推理池、Grove编排系统深度集成，支持KV缓存在各内存层级的分层调度，提升推理效率。
适配场景：该方案主要适用于大模型推理场景，尤其是长上下文推理场景，如智能客服、内容生成、自动驾驶等需要实时输出结果的场景，适合对推理延迟、吞吐量要求较高的企业部署。
（三）开源AI存储方案：LMCache + 并行文件系统
随着开源生态的发展，一系列开源AI存储方案应运而生，其中，LMCache结合Lustre、Ceph等并行文件系统的方案，凭借其开源、灵活、低成本的优势，成为中小企业与科研机构的首选，适配中小规模大模型的训练与推理场景。
LMCache是由University of Chicago开发的开源项目，提供分层式键值缓存存储和共享功能，可跨多个硬件平台运行，包括NVIDIA GPU、AMD MI300X加速器和Intel Gaudi3处理器，与vLLM和SGLang推理引擎集成，支持使用S3等标准协议将键值缓存卸载到CPU内存、本地存储和网络存储。该方案的核心特点包括：一是开源免费，企业与科研机构可免费使用、修改源码，降低部署成本；二是跨平台兼容，基于标准的TCP/IP网络运行，可与通用存储基础设施兼容，无需专用硬件，适配不同的算力平台；三是灵活扩展，支持横向扩展存储节点，实现容量与性能的提升，适配中小规模大模型的需求；四是功能完善，支持跨查询重用前缀的缓存卸载，也支持跨引擎缓存传输的预填充-解码解耦，提升推理效率。
Lustre、Ceph等并行文件系统则为该方案提供了分布式存储基础，Lustre具备高带宽、高并发的优势，聚合带宽可达到TB/s级别，适合大模型训练场景；Ceph具备高扩展性、高可靠性的优势，支持EB级容量扩展，适合海量数据存储场景。两者结合LMCache，可形成"并行文件系统+分层缓存"的开源AI存储方案，兼顾性能与成本。
适配场景：该方案适用于中小企业、科研机构的中小规模大模型训练与推理场景，如千亿参数以下的模型训练、小规模推理部署，适合预算有限、对定制化需求较高的用户。
（四）AMD MI300X + 开源存储方案
AMD针对大模型场景，推出了MI300X加速器，结合开源存储方案，形成了一套以内存为中心的AI存储与计算解决方案，适配中大规模大模型的训练与推理场景。
该方案的核心特点包括：一是大容量内存优势，AMD MI300X提供192GB的HBM3内存，带宽为5.3TB/s，允许将整个大型模型（如LLaMA2-70B）放入内存中，同时还能容纳KV缓存，从而避免因模型在GPU上拆分而造成的网络开销；二是软件优化，利用vLLM的PagedAttention进行GPU内存中的KV缓存管理，MI300X部署可以在需要时利用LMCache将数据卸载到外部存储，避免内存碎片问题；三是成本可控，结合开源存储方案（如Ceph、Lustre），降低部署成本，同时大容量内存减少了对激进的键值缓存卸载的需求，提升性价比；四是生态兼容，支持与主流AI框架集成，适配多模态大模型的训练与推理需求。
适配场景：该方案适用于中大规模大模型的训练与推理场景，尤其是对模型内存容量要求较高的场景，如千亿参数以上的大模型训练、长上下文推理，适合预算中等、追求高性价比的企业。
（五）Intel Gaudi3 + 分布式存储方案
Intel针对大模型分布式推理场景，推出了Gaudi3加速器，结合自身的分布式存储技术，形成了一套适配分布式推理的AI存储方案，重点解决多节点推理中的数据同步与延迟问题。
该方案的核心特点包括：一是集成网络优势，Gaudi3具有集成的以太网架构网络，可实现加速器之间的直接通信，从而有可能在卡之间实现分布式批处理或模型并行推理，且开销更小；二是内存配置合理，每个加速器配备128GB内存，为键值缓存提供了合理的容量，适配中大规模推理场景；三是软件适配，依赖于vLLM等标准推理框架，并结合LMCache进行分层键值缓存管理，提升推理效率；四是生态完善，与Intel的分布式存储方案集成，支持多节点数据同步与共享，适配分布式推理场景。
适配场景：该方案主要适用于大模型分布式推理场景，如大规模智能客服、自动驾驶感知推理等需要多节点并行推理的场景，适合对分布式部署、数据同步效率要求较高的企业。
五、AI存储的实际应用场景：赋能大模型规模化商用
高性能AI存储的出现，彻底解决了传统存储无法适配大模型需求的痛点，为大模型的训练、推理与规模化商用提供了坚实的存储底座。目前，AI存储已广泛应用于互联网、金融、医疗、工业、科研等多个行业，赋能不同场景下的大模型部署，推动AI技术与实体经济的深度融合，展现出广阔的应用前景。
（一）互联网行业：大模型训练与内容生成
互联网行业是大模型应用最广泛的领域之一，无论是字节跳动、阿里、腾讯等大型互联网企业，还是各类中小型互联网公司，都在积极部署大模型，用于内容生成、智能推荐、语音识别、图像处理等场景，而AI存储则成为支撑这些场景的核心基础设施。
在大模型训练场景中，互联网企业需要处理海量的用户数据、内容数据，训练千亿参数甚至万亿参数的大模型，AI存储的高带宽、高并发、大容量特性，能够支撑数千张GPU并行训练，提升训练效率。例如，字节跳动的火山大模型、阿里的通义千问、腾讯的混元大模型，均采用高性能AI存储方案，存储PB级的训练数据，支撑模型的快速迭代。以字节跳动为例，其火山大模型的训练数据集涵盖了海量的互联网文本、图像、视频等内容，总数据量超过20PB，采用全对等超节点AI存储方案，聚合带宽达到10TB/s以上，将模型训练时间从数月缩短至数周，大幅提升了模型迭代速度。
在内容生成场景中，大模型需要快速读取模型参数与输入数据，实时生成文本、图像、视频等内容，AI存储的低延迟特性，能够确保内容生成的实时性，提升用户体验。例如，短视频平台利用大模型生成视频脚本、特效，AI存储能够快速响应GPU的请求，读取模型参数与素材数据，确保视频内容的实时生成；图文平台利用大模型生成文章、图片，AI存储的高并发能力，能够支撑大量用户同时请求，确保服务的稳定性。
（二）金融行业：量化分析与智能风控
金融行业是数据密集型行业，拥有海量的交易数据、用户数据、风险数据，大模型在金融行业的量化分析、智能风控、智能投顾等场景中得到广泛应用，而AI存储则为这些场景提供了高效的数据存储与处理支撑。
在量化分析场景中，金融机构需要利用大模型分析海量的历史交易数据、市场数据，挖掘市场规律，预测市场走势，为投资决策提供支持。这一过程需要处理PB级的历史数据，进行高频的数据分析与计算，AI存储的高带宽、高并发特性，能够支撑大模型快速读取数据、处理数据，提升量化分析的效率与准确性。例如，某头部券商采用AI存储方案，存储超过10PB的历史交易数据与市场数据，支撑千亿参数的量化分析大模型训练，将分析周期从数天缩短至数小时，大幅提升了投资决策的效率。
在智能风控场景中，大模型需要实时分析用户的交易行为、信用数据，识别欺诈交易、信用风险，AI存储的低延迟、高可靠性特性，能够确保大模型实时读取数据、输出风险预警，防范金融风险。例如，银行利用大模型实时监测用户的信用卡交易、贷款行为，AI存储能够快速响应推理请求，读取用户的历史信用数据、交易数据，确保风险预警的实时性，降低欺诈交易的发生率；保险机构利用大模型分析投保人的风险数据，AI存储能够存储海量的投保人数据、理赔数据，支撑大模型训练与推理，提升风险评估的准确性。太平洋保险携手华为OceanStor AI存储，从金融大模型数据基础设施入手，借助高性能存储底座提升AI集群可用度，加速金融大模型发展，共同开创智能化金融服务新篇章。
（三）医疗行业：医疗影像分析与药物研发
医疗行业的大模型应用主要集中在医疗影像分析、药物研发、智能诊断等场景，这些场景需要处理海量的医疗数据（如CT影像、MRI影像、基因数据、病历数据等），对存储系统的容量、性能、安全性均有极高要求，AI存储能够精准适配这些需求，赋能医疗行业的智能化发展。
在医疗影像分析场景中，大模型需要分析海量的CT、MRI等医疗影像数据，识别病灶、诊断疾病，这一过程需要存储PB级的影像数据，且需要快速读取影像数据进行推理，AI存储的大容量、低延迟特性，能够支撑大模型的高效运行。例如，医院利用大模型分析肺部CT影像，识别肺癌病灶，AI存储能够存储数十万份CT影像数据，支撑大模型训练，同时，低延迟的特性确保大模型快速读取影像数据，输出诊断结果，提升诊断效率与准确性；科研机构利用大模型分析脑部MRI影像，研究神经系统疾病，AI存储能够存储海量的影像数据与研究数据，支撑模型迭代与研究推进。长记忆存储范式在医疗领域的应用，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。
在药物研发场景中，大模型需要模拟药物分子结构、分析药物与靶点的相互作用，处理海量的基因数据、药物数据，这一过程需要高性能的存储系统支撑数据读取与处理，AI存储的高带宽、存算融合特性，能够提升药物研发的效率。例如，制药企业利用大模型筛选药物分子，AI存储能够存储PB级的药物分子数据、基因数据，支撑大模型训练，同时，存算融合技术能够将药物分子模拟计算任务下沉至存储节点，减少数据搬运，提升筛选效率，缩短药物研发周期。
（四）工业行业：智能制造与工业质检
工业行业的大模型应用主要集中在智能制造、工业质检、设备故障预测等场景，这些场景需要处理海量的工业数据（如生产数据、设备数据、质检数据等），对存储系统的扩展性、可靠性、实时性有较高要求，AI存储能够为这些场景提供全方位的存储支撑，推动工业行业向智能化、高效化发展。
在智能制造场景中，大模型需要分析海量的生产数据、设备数据，优化生产流程、提升生产效率，AI存储的高扩展性、高并发特性，能够支撑大模型存储与处理海量工业数据，实时输出优化建议。例如，制造业企业利用大模型分析生产线的生产数据，优化生产调度、减少生产损耗，AI存储能够存储PB级的生产数据、设备运行数据，支撑大模型训练与推理，同时，分布式架构能够实现存储节点的灵活扩展，适配生产数据的持续增长；工业互联网平台利用大模型整合多个工厂的工业数据，实现协同生产，AI存储能够实现跨地域的数据共享与管理，支撑大模型的分布式训练与推理。
在工业质检场景中，大模型需要实时分析生产线上的产品图像、视频数据，识别产品缺陷，AI存储的低延迟、高并发特性，能够确保大模型实时读取质检数据、输出质检结果，提升质检效率与准确性。例如，汽车制造企业利用大模型检测汽车零部件的缺陷，AI存储能够快速响应推理请求，读取零部件的图像数据，确保实时质检，减少不合格产品的流出；电子制造企业利用大模型检测芯片的缺陷，AI存储能够存储海量的芯片图像数据，支撑大模型训练，同时，高并发特性能够支撑多条生产线的同时质检，提升生产效率。
（五）科研领域：大模型基础研究与技术突破
科研机构是大模型基础研究的核心力量，主要开展大模型架构优化、参数提升、多模态融合等基础研究工作，这些研究需要处理海量的实验数据、训练数据，对存储系统的性能、容量、灵活性均有极高要求，AI存储能够为科研工作提供坚实的存储支撑，加速大模型技术的突破。
在大模型基础研究场景中，科研机构需要训练万亿参数甚至百万亿参数的大模型，探索大模型的性能边界，这一过程需要存储EB级的训练数据，且需要高性能的存储系统支撑并行训练，AI存储的高带宽、高扩展性特性，能够满足这些需求。例如，高校、科研院所利用AI存储方案，存储海量的文本、图像、音频等多模态训练数据，支撑万亿参数大模型的训练，探索多模态大模型的融合技术、推理优化技术，推动大模型技术的进步；科研机构利用AI存储的版本管理功能，记录不同迭代阶段的模型参数与实验数据，方便对比研究，加速技术突破。中国信通院人工智能研究所发布的《新型人工智能存储研究报告(2025年)》，也重点梳理了新型人工智能存储的关键技术和最佳实践，为科研领域的AI存储应用提供了参考。
六、AI存储的发展趋势：未来技术方向与行业展望
随着大模型技术的持续迭代与规模化商用，AI存储作为大模型的核心基础设施，也将迎来新一轮的技术革新与行业发展，未来将朝着更高效、更智能、更灵活、更绿色的方向发展，同时，行业竞争将更加激烈，生态融合将成为必然趋势。结合当前技术发展现状与行业需求，AI存储的未来发展趋势主要体现在以下几个方面。
（一）性能持续突破：向更高带宽、更低延迟演进
大模型的参数规模将持续提升，未来将出现百万亿参数甚至千万亿参数的大模型，其训练与推理对存储性能的需求将进一步提高，因此，AI存储的性能将持续突破，向更高带宽、更低延迟演进。在带宽方面，未来AI存储的聚合带宽将突破100TB/s，甚至达到PB/s级别，能够支撑数万张GPU并行训练，充分释放算力资源；在延迟方面，AI存储的读写延迟将控制在10微秒以内，甚至达到纳秒级，进一步提升大模型训练与推理的实时性。
为了实现这一目标，未来AI存储将进一步优化架构与技术，采用更先进的存储介质（如3D XPoint、光子存储）、更快的存储协议（如PCIe 6.0、NVMe-oF 2.0）、更高效的缓存算法与并行调度算法，同时，存算融合技术将进一步成熟，实现计算与存储的深度融合，彻底消除数据搬运的开销，提升性能。光子存储技术（如Lightmatter Envo）预计将在未来3-5年进入商用，实现PB级数据的秒级传输；量子存储技术也将逐步取得突破，解决大模型参数的超密集存储问题。
（二）智能化水平持续提升：实现全生命周期自动化管理
大模型的数据管理复杂度将随着模型规模的提升而持续增加，未来AI存储的智能化水平将持续提升，实现数据全生命周期的自动化管理，进一步降低管理人员的工作量，提升管理效率。未来，AI存储将引入更先进的AI算法（如深度学习、强化学习），实现数据预处理、版本管理、安全管理、故障诊断等功能的智能化升级。
在数据预处理方面，AI存储将能够自动识别数据的质量问题，进行智能清洗、标注与修复，同时，能够根据模型训练的需求，自动生成适配的训练数据集，无需人工介入；在版本管理方面，AI存储将能够自动分析不同版本的数据差异，智能推荐最优版本，支持模型的自动调优与迭代；在安全管理方面，AI存储将能够利用AI算法智能识别恶意攻击、数据泄露等风险，自动采取防护措施，确保数据安全；在故障诊断方面，AI存储将能够实时监测系统运行状态，智能诊断故障隐患，自动进行故障修复，提升系统的可靠性。此外，存储系统将与AI框架深度融合，支持动态计算图的存储优化，实现性能的自动调优。
（三）生态融合成为趋势：存储与算力、算法深度协同
大模型的发展需要存储、算力、算法的深度协同，单一的存储系统已无法满足大模型的全方位需求，未来，AI存储将与算力、算法深度融合，形成"存储+算力+算法"的一体化解决方案，推动大模型技术的持续突破。在存储与算力融合方面，存算融合技术将进一步成熟，存储节点将集成更强大的计算能力，实现数据的本地计算，同时，存储系统