生成式AI的發(fā)展讓算力迎來了高光時刻，但不能忽視存儲在其中的作用。

在經(jīng)歷了兩年的下滑后，存儲市場在2024年開始重新回到正軌。生成式AI為存儲行業(yè)帶來了一些機會，也帶來一些挑戰(zhàn)。

由于AI應用與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式有著顯著區(qū)別，傳統(tǒng)的存儲架構(gòu)已無法應對這些要求。更大容量、更高帶寬、更低延遲，更低功耗，促使存儲也要做出一些變革。

首先，速度是個老大難問題，當AI模型需要迅速生成創(chuàng)意時，卻因為數(shù)據(jù)存取緩慢而“卡殼”，這無疑是一個令人沮喪的體驗；

其次，存儲容量的問題也不容小覷，生成式AI需要海量數(shù)據(jù)進行訓練，傳統(tǒng)存儲在面對這些龐大的數(shù)據(jù)集時，往往感到無能為力；

最后，存儲系統(tǒng)的可擴展性也讓許多企業(yè)感到困惑，面對不斷增長的數(shù)據(jù)需求，怎樣迅速調(diào)整以跟上步伐，成為一大挑戰(zhàn)。

大家也是八仙過海，各顯其能。

SSD憑借其超快的速度和可靠性，由于生成式AI需要迅速訪問和處理大量數(shù)據(jù)，SSD減少了數(shù)據(jù)存取過程中可能出現(xiàn)的瓶頸。云存儲的靈活性也讓企業(yè)能夠根據(jù)需求動態(tài)擴展存儲資源。當然傳統(tǒng)的機械硬盤也有一席之地，在大模型的訓練過程中，機械硬盤也可以在多個環(huán)節(jié)提供相應的支撐，其性價比仍然具有優(yōu)勢。

存儲系統(tǒng)與生成式AI之間的協(xié)作將更加緊密，高效的存儲解決方案將直接影響AI模型的訓練和運行效率，確保海量數(shù)據(jù)能夠快速存取、處理與分析，并能應對大模型時代的復雜需求。本期《數(shù)字化轉(zhuǎn)型方略》我們將從芯片技術、硬盤選擇、企業(yè)級存儲產(chǎn)品以及云平臺的應用，深入探討生成式AI時代存儲架構(gòu)的變革。

未來隨著生成式AI在各個行業(yè)的廣泛應用，存儲將不再是一個孤立的環(huán)節(jié)，而是成為了推動AI發(fā)展的核心組成部分。

《數(shù)字化轉(zhuǎn)型方略》2024年第9期：http://www.jimo8.cn/dxinsight/2409