新型人工智能存储研究报告(2025年)

大模型时代，数据决定人工智能的高度，更多的训练数据是大模型迭代升级的前提，更高的数据质量也决定着大模型训练的效果。当前，大模型技术全面推动底层基础设施的发展，算力需求不断攀升，海量数据的存储和处理需求不断增长，对人工智能存储的性能、扩展性、数据安全、数据范式等都提出更高要求。

本报告重点对新型人工智能存储的概念范围、面临挑战、关键技术和最佳实践进行了梳理和分析。概念范围上，梳理了新型人工智能存储的基本概念，分析了全球人工智能存储战略。面临挑战上，点明了新型人工智能存储是发力大模型的基础，但同时在海量数据归集、训练数据访问效率、推理实时性等方面存在诸多挑战。关键技术上，阐明了新型人工智能存储需要从存储介质、系统、架构、数据编织、数据范式和数据安全等方面发力。最佳实践上，介绍了医疗、金融、云服务商、AI企业等在新型人工智能存储的实践案例。最后，本报告针对当前人工智能存储发展的挑战，提出了未来我国新型人工智能存储发展建议。

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