随着AI大模型的兴起，数字基础设施行业正面临前所未有的变革压力，尤其是作为“三大件”之一的存储领域。AI大模型，如ChatGPT和Sora，以其卓越的表现刷新了人们对人工智能的认知，但这些成就背后是对计算资源、网络连接和数据存储能力的极限挑战。
传统上，存储被视为数据的仓库，但在AI大模型的背景下，存储系统已转变为数据处理和分析的积极参与者。存储设备不仅要提供足够的空间来容纳快速增长的数据量，还要具备高效的数据管理能力，以确保数据可以被迅速地访问、处理和利用。特别是在数据预处理、模型训练和实时应用等关键环节，存储性能直接影响到AI模型的训练速度和最终的业务效果。
在整个AI生命周期中，存储扮演着至关重要的角色，其重要性体现在以下几个关键环节：
数据准备阶段：在AI应用的起始阶段，数据是基础。AI大模型的训练需要处理极大规模的原始数据，这些数据来自多元化的渠道，要求存储系统不仅要有大容量，还要能低成本、高效率地进行数据存储。在数据采集阶段，企业需要一个既能应对TB乃至PB级数据量，又能支持灵活扩展的存储解决方案，以适应数据的持续增长。存储系统需要能够高效地存储和管理海量的原始数据，并支持数据的清洗、标注和预处理工作。
模型训练：AI模型训练过程中，需要频繁读取和写入大量数据。特别是对于深度学习模型，其训练往往涉及数百万甚至数十亿次的矩阵运算，为了充分利用昂贵的GPU资源，存储系统必须能迅速提供训练所需的数据，保证GPU始终忙碌于计算而非等待数据加载。此外，训练过程中周期性保存模型状态（检查点checkpoint），以保护训练投入。存储系统需要支持快速写入和读取这些检查点，减少训练中断时的恢复时间，同时也允许从特定点继续训练以实现更优模型。
模型调优与验证：在模型优化阶段，频繁的模型调整和验证同样需要快速的存储访问。存储系统应当支持快速读取不同的模型版本，以进行比较和评估，这要求存储系统具备良好的并发访问能力和低延迟特性。
模型部署与推理：模型训练完成后，需要部署到生产环境进行推理服务。在这一阶段，存储系统需要为模型文件和推理所需的数据提供快速可靠的访问，以确保服务的实时性。此外，对于在线服务，存储系统还需要支持高并发访问，满足大规模用户请求的快速响应。
数据生命周期管理：AI应用会产生大量数据，包括训练数据、模型文件、日志等。有效的存储管理策略能够帮助组织优化存储资源，如通过分层存储策略，将频繁访问的热数据存储在高性能的闪存上，而将较少访问的冷数据迁移到成本更低的硬盘或云存储中。同时，合理的数据备份和归档策略可以保护数据免受意外丢失，确保业务连续性。
存储不仅是AI生命周期中的基础架构组件，更是决定AI项目成功与否的关键因素之一。随着AI应用的深入发展，对存储系统的需求也在不断演变，推动着存储技术向更高性能、更大容量、更智能管理的方向发展。
