报告概览
报告从新型人工智能存储的基本概念入手,系统分析了全球人工智能存储的战略布局,指出随着大模型技术的快速发展,海量数据存储与处理需求激增,对存储性能、扩展性、数据安全等方面提出了更高要求。报告特别强调,新型人工智能存储是大模型发展的基石,但目前在数据切集、训练数据访问效率以及推理实时性等方面仍面临诸多挑战。
在关键技术层面,报告详细阐述了存储介质、系统架构、数据编织、数据范式和数据安全等核心技术方向,并通过医疗、金融、云服务等行业的实践案例,展示了新型人工智能存储的实际应用价值。例如,在金融领域,高性能AI存储显著提升了数据检索速度和系统可靠性;在医疗领域,长记忆存储技术通过多级KV Cache大幅降低了推理成本。
最后,报告针对我国人工智能存储发展提出了建议,包括加强自主创新、推动产业协同、完善标准体系等,为构建领先的AI基础设施提供了清晰的路径。
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