与生成式AI同行，存储的未来要义

生成式AI的发展让算力迎来了高光时刻，但不能忽视存储在其中的作用。

在经历了两年的下滑后，存储市场在2024年开始重新回到正轨。生成式AI为存储行业带来了一些机会，也带来一些挑战。

由于AI应用与传统数据处理方式有着显著区别，传统的存储架构已无法应对这些要求。更大容量、更高带宽、更低延迟，更低功耗，促使存储也要做出一些变革。

首先，速度是个老大难问题，当AI模型需要迅速生成创意时，却因为数据存取缓慢而“卡壳”，这无疑是一个令人沮丧的体验；

其次，存储容量的问题也不容小觑，生成式AI需要海量数据进行训练，传统存储在面对这些庞大的数据集时，往往感到无能为力；

最后，存储系统的可扩展性也让许多企业感到困惑，面对不断增长的数据需求，怎样迅速调整以跟上步伐，成为一大挑战。

大家也是八仙过海，各显其能。

SSD凭借其超快的速度和可靠性，由于生成式AI需要迅速访问和处理大量数据，SSD减少了数据存取过程中可能出现的瓶颈。云存储的灵活性也让企业能够根据需求动态扩展存储资源。当然传统的机械硬盘也有一席之地，在大模型的训练过程中，机械硬盘也可以在多个环节提供相应的支撑，其性价比仍然具有优势。

存储系统与生成式AI之间的协作将更加紧密，高效的存储解决方案将直接影响AI模型的训练和运行效率，确保海量数据能够快速存取、处理与分析，并能应对大模型时代的复杂需求。本期《数字化转型方略》我们将从芯片技术、硬盘选择、企业级存储产品以及云平台的应用，深入探讨生成式AI时代存储架构的变革。

未来随着生成式AI在各个行业的广泛应用，存储将不再是一个孤立的环节，而是成为了推动AI发展的核心组成部分。

《数字化转型方略》2024年第9期：http://www.zhiding.cn/dxinsight/2409