随着人工智能（AI）的迅猛发展，企业在数据存储上的需求如同洪水般汹涌而至。希捷首席商务官B.S.Teh近日透露，尽管AI对复杂数据存储的需求正在飙升，但存储行业似乎并没做好充分的准备。AI的广泛应用促使企业一定围绕容量制定长远的存储策略，以确保数据的可靠供应。在AI时代，数据已成为企业的命脉，而数据存储能力则是企业持续发展的基石。

　　面对多重挑战，数据存储公司正在积极寻求创新，探索存储架构和技术的革命，包含对象存储、软件定义存储等。这些新策略旨在提升存储的容量、性能、安全性和效率，成为AIECO供需链中不可或缺的一部分。实际上，AI的进步在很大程度上依赖于数据的质量，而数据存储基础设施的升级则成为支撑AI智能化发展的决定性因素。

　　如今，企业正面临前所未有的数据存储挑战——数据量的爆炸性增长。根据IDC的预测，全球人均每日数据生成量将在2024年达到10GB，并预计到2034年将增长至100GB，全球数据总量将突破200ZB！

　　与此同时，存储系统的高可扩展性也愈发重要，企业要一个既可扩展又经济实惠的存储方案。此时，对象存储计划应运而生，凭借其模块化设计和低成本优势，成为解决存储压力的有效选择。

　　数据安全与存储的协同发展同样需要我们来关注。伴随端侧AI的崛起，人们愈发重视数据隐私和完整性。存储供应商开始应用AI和机器学习来防止数据丢失，确保数据的可用性，并加速故障恢复。除了安全，数据效率和功耗效率也是亟待解决的难题。AI大语言模型的需求促使存储系统不仅需具备高速读写能力，还需表现出低延迟和高吞吐量。而降低功耗不仅能有实际效果的减少成本，更延长设备的常规使用的寿命，是推动存储产业往AI领域发展的重要方向。

　　值得注意的是，AI及机学习相关的工作负荷本质上都是数据密集型的，这就要求强大的存储解决方案来支撑。从数据获取、准备，到训练和推理，AI大模型的每个阶段对存储都有不同的需求，确保这些需求得到满足是成功的关键。

　　在AI时代，传统的数据存储架构已难以应对复杂性，新的高密度固态存储（SSD）及NVMe（非易失性内存快取）架构正在慢慢地推广。SSD与NVMe的结合大幅度的提高了数据存储的速度与延迟，为AI应用提供了坚实基础。不仅如此，分布式存储也逐渐取代集中存储，通过一种软件定义的设计将数据分散存放于多个节点之间，有效实现高可用、高性能与高扩展性。

　　新兴的存储技术和自研芯片的崛起也为市场带来了机遇。企业和数据中心固态硬盘外形规格（EDSFF）提供了更高的存储密度，充分适应数据中心日渐庞大的存储需求。而计算快速链接（CXL）则有望重新定义智算中心的架构，推动算力、存储和内存资源的整合。

　　中国在新型存储技术中亦显露出独特实力，如新存科技的3DPCM存储器芯片和忆芯科技的高性能SSD主控芯片的成功研发，均为行业发展注入活力。这些创新无不仅提升了存储性能，降低了成本，也为AI应用的落地提供了坚实的保障。

　　在这一蒸蒸日上的AI时代，数据存储市场显然已经迎来了高峰。技术将在对象存储、软件定义存储及分布式存储等各个层面深层次地融合，不断的提高性能，减少相关成本和加强可靠性，为AI应用的蓬勃发展开辟出更加广阔的空间。返回搜狐，查看更加多