新型人工智能存储研究报告（2025年）

中国人工智能产业发展联盟新型人工智能存储发展报告总结

一、新型人工智能存储概况

• 基本概念：新型人工智能存储是专为AI应用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，并逐步成为数据资源的统一管理平台。
• 全球人工智能存储战略：国外（如欧盟、英国、美国）较早布局AI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，并通过相关政策推动场景创新要素供给、数据安全管理及标准体系建设。

二、人工智能存储重要性

• AI存储是发力大模型的基础：大模型应用场景日渐丰富，加速向各行业渗透，数据成为体现大模型差异性的关键要素；AI存储是大模型数据处理的关键一环，直接影响数据处理效率、平衡成本、加速数据流转并保护数据安全。
• 人工智能存储面临的挑战：海量原始数据归集效率要求高；数据访问效率是制约模型训练速度的重要因素；AI存储需提供推理实时性和精准性；AI存储全生命周期需考虑攻击带来的不良影响；AI存储是提升AI集群可用度的关键。

三、新型人工智能存储关键技术

• 新型AI存储特征：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。
• 关键技术：
  • 长记忆存储范式：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：实现跨域跨集群数据的整合和调度，保障全局数据可视可管，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：构建全对等、全直通的架构，实现“DC as a Computer”，支持Scale-up扩展容量，也支持Scale-out扩展性能，提升AI全流程效率。
  • 高性能并行文件系统：支持数据并行读写，具备高性能、高可靠、高扩展和加速卡直通存储技术等能力。
  • 全闪存存储技术：高性能低能耗，大幅提升数据读写性能，减少能耗，提高数据能效。
  • 存储内生安全：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。

四、人工智能存储建设最佳实践

• 医疗行业：某三甲医院应用病理大模型，长记忆存储助力智能辅助诊断，提升长序列推理效率，支持动态上下文建模，促进多模态数据协同。
• 金融行业：某银行采用新型AI存储替换原有对象存储系统，提高性能和可用性，赋能智慧金融，实现呼叫中心效率提升、实时数字欺诈预防、贷款流程缩短。
• AI企业：某AI企业采用外置AI数据湖存储底座方案，断点续训恢复速度提升15倍，提升存储集群安全可靠。
• 运营商：某运营商采用自研并行文件系统和高性能智能存储盘框协同，存储带宽性能提升6倍，训练稳定性提升10倍。
• 制造业：某科技企业通过训推超融合一体机推出具备“智能客服”能力的数字员工，答复效率千倍提升，答复准确度更高。

五、人工智能存储发展建议

• 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，制定引导我国AI存储产业高速健康发展的战略政策。
• 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，加强国产化应用牵引，推动自主品牌做大做强。
• 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。