新型人工智能存储研究报告（2025年）

新型人工智能存储基本概念：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，是AI基础架构不可或缺的组成部分，与大模型数据归集、预处理、训练、推理等全生命周期流程紧密相关。
全球人工智能存储战略分析：国外（欧盟、英国、美国）较早布局人工智能战略，AI存储逐步成为战略关键技术竞争力的重要体现；国内目前对数据存储的产业布局主要在于通用存储，政策层面强调加强人工智能场景创新要素供给、数据安全管理和技术标准体系建设。

人工智能存储是发力大模型的基础：大模型应用场景日渐丰富，加速向各个行业渗透，数据决定人工智能高度，AI存储是大模型数据收集、预处理、训练、推理的关键一环，直接影响数据处理效率、成本、可用度和数据安全。
人工智能存储面临的挑战：海量原始数据归集效率要求高、数据访问效率制约模型训练速度、推理实时性要求高、攻击带来的不良影响（数据窃取、模型质量下降）、AI集群可用度提升困难。

长记忆存储范式为推理提质增效：通过多级KV Cache助力大模型推理成本降低，用户体验增强，近数据向量知识库提高大模型检索效率，减少输出幻觉。
数据编织加强全局数据高效处理：通过构建统一的数据视图，实现跨域跨集群数据的整合和调度，提升海量复杂数据的管理效率，实现AI训练数据集的按需筛选。
超节点存储架构持续支撑扩展法则：从传统的层次化、主从服务器架构，向全对等、全直通的超节点架构转变，实现计算、存储资源解耦灵活调度，资源利用率最大化。
高性能并行文件系统以存强算：具备高性能、高可靠、高扩展、加速卡直通存储技术等能力，提高GPU/NPU的训练推理效率。
全闪存存储技术为数据提速降耗：相比传统的机械硬盘，在性能、能耗、容量密度等方面有巨大优势，数据读写性能的大幅提升将加速模型的部署与应用，使用闪存存储能减少能耗70%。
存储内生安全保护企业数据资产：在AI存储系统中内置安全机制，保障数据的机密性、完整性和可用性，提供端到端加密、数据容灾与备份、防勒索等能力。

加强AI存储设施统筹部署：形成AI存储产业发展的顶层规划，系统布局AI存储设施，制定引导产业发展的战略政策。
增强AI存储自主创新能力：全面加快核心技术创新，推动AI存储研发部署的自主可控，设立AI存储专项，成立AI存储国家级创新平台。
推动AI存储产业协同发展：鼓励国产设备应用，提升AI存储的安全保障能力，推动自主品牌做大做强，打通AI存储上下游产业链。
构建AI存储能力评价体系：持续完善评价体系，促进AI存储产业健康蓬勃发展，积极开展AI存储产品标准、测试标准的制定工作，推动构建AI存储技术创新应用公共服务平台。