新型人工智能存储研究报告（2025年）_36页_1mb

新型人工智能存储研究报告总结

核心内容概述

本报告由中国信息通信研究院人工智能研究所和中国人工智能产业发展联盟联合发布，聚焦于新型人工智能存储的发展现状、重要性、关键技术及最佳实践，旨在为我国人工智能存储产业的高质量发展提供战略建议。

主要观点

• 大模型时代，数据是AI发展的核心驱动力，决定了模型的性能和准确度。
• 新型人工智能存储是支撑大模型训练、推理、数据管理的关键基础设施，具备超高性能、超大容量、极致安全、数据编织、绿色节能等特征。
• AI存储的挑战包括数据归集效率低、数据访问效率不足、推理实时性要求高、数据安全风险大、集群可用度低等问题。
• 关键技术涵盖长记忆存储、数据编织、超节点架构、高性能并行文件系统、全闪存技术、存储内生安全等多个方面。
• 最佳实践展示了医疗、金融、AI企业、运营商、制造业等不同行业的应用案例，证明了新型AI存储在实际场景中的重要价值。

关键信息

一、新型人工智能存储概况

1. 基本概念

   • 新型AI存储是专为人工智能应用设计的数据存储系统，支撑海量数据的分析和学习。
   • 随着大模型的发展，存储需求呈现指数级增长，对性能、扩展性、数据安全等提出更高要求。

2. 全球战略分析

   • 欧盟、英国、美国等国家已将AI存储纳入国家战略，推动技术发展与安全建设。
   • 中国也逐步推进AI存储的布局，包括数据全生命周期安全管理、多协议互通、数据治理等。

二、人工智能存储重要性

1. 是大模型的基础

   • 数据是大模型的核心要素，决定了模型差异性和性能。
   • 存储性能直接影响模型训练与推理效率，是大模型基础设施的重要组成部分。

2. 面临的主要挑战

   • 数据归集耗时长、效率低。
   • 数据访问效率不足，影响模型训练速度。
   • 推理实时性要求高，需快速检索关键信息。
   • 存储安全面临数据窃取、勒索病毒、数据篡改等威胁。
   • 集群可用度低，算力等待时间长，影响资源利用率。

三、新型人工智能存储关键技术

1. 长记忆存储范式

   • 通过KV Cache缓存机制降低内存占用，提升推理效率。
   • 支持多级缓存，实现“慢思考”能力，支撑复杂场景推理。

2. 数据编织

   • 构建统一数据视图，实现跨域跨集群数据整合与调度。
   • 提供数据版本管理和数据血缘管理，保障数据质量与合规性。

3. 超节点存储架构

   • 实现“DC as a Computer”，支持存算分离与存算一体。
   • 通过CXL等高速互联技术提升数据处理效率，支撑超大规模算力集群。

4. 高性能并行文件系统

   • 提供高并发、高带宽、高IOPS能力，支持大模型数据快速调度。
   • 加速卡直通存储技术减少CPU瓶颈，提升数据传输效率。

5. 全闪存存储技术

   • 比机械硬盘性能提升30倍以上，能耗降低70%。
   • 支持多协议互通，减少数据搬迁和重复存储，提升数据处理能效。

6. 存储内生安全

   • 内置安全机制，保障数据的机密性、完整性和可用性。
   • 支持端到端加密、数据销毁、安全快照、双活容灾等能力，有效防范勒索病毒等新型攻击。

四、人工智能存储建设最佳实践

1. 医疗行业

   • 通过长记忆存储实现病理大模型的高效推理，减少冗余计算，提升诊断准确率。
   • 支持多模态数据协同，加速跨模态注意力计算。

2. 金融行业

   • 采用高性能AI存储提升数据访问效率，降低存储故障率。
   • 实现多站点多活，提升系统可靠性与业务连续性。

3. AI企业

   • 构建AI数据湖，支持大模型训练与推理。
   • 实现断点续训恢复速度提升15倍，存储可靠性达99.999%。

4. 运营商

   • 自研并行文件系统与高性能智能存储盘框，提升存储带宽与可靠性。
   • 实现存储带宽性能提升6倍，集群可用度显著提高。

5. 制造业

   • 通过超融合一体机实现智能客服场景的高效处理。
   • 提升答复效率与准确度，实现7x24小时秒级响应。

五、人工智能存储发展建议

1. 加强AI存储设施统筹部署

   • 形成顶层规划，推动AI存储与算力协同布局。
   • 建设新型应用场景和示范项目，引导产业健康发展。

2. 增强AI存储自主创新能力

   • 推动核心技术研发，设立专项支持。
   • 建立国家级创新平台，提升国产AI存储全球竞争力。

3. 推动AI存储产业协同发展

   • 鼓励国产设备应用，提升安全与自主可控能力。
   • 打通上下游产业链，带动存储芯片等关键领域发展。

4. 构建AI存储能力评价体系

   • 完善产品与测试标准，引导行业规范发展。
   • 建立公共服务平台，推动技术验证与应用落地。

总结

新型人工智能存储作为支撑大模型发展的核心基础设施，正逐步成为AI产业发展的关键环节。面对数据量激增和模型复杂度提升的挑战，新型AI存储在性能、扩展性、安全性等方面不断优化，成为实现AI高效、安全、稳定运行的重要保障。未来，我国需在政策引导、技术创新、产业协同和标准建设等方面发力，推动AI存储产业高质量发展，助力人工智能与实体经济深度融合。