中國報告大廳網訊，當前，隨著生成式AI技術的快速發展，存儲系統正面臨前所未有的變革壓力。如何高效存儲海量非結構化數據並構建快速響應的人工智慧數據管道（AIDP），已成為存儲供應商競爭的核心戰場。本文深入分析了從硬體加速到軟體架構的全方位創新，並揭示了存儲基礎設施在AI時代的關鍵角色轉變。

  中國報告大廳發布的《2025-2030年中國存儲行業重點企業發展分析及投資前景可行性評估報告》指出，1. 存儲硬體與GPU加速的深度整合

  存儲供應商正通過NVIDIA GPUDirect技術實現原始數據向GPU的高效傳輸，這一支持已從文件擴展至對象存儲。以RDMA（遠程直接內存訪問）為基礎的標準協議成為基礎架構層的核心支撐，而戴爾、HPE等企業更進一步通過NVIDIA BasePOD/SuperPOD認證，構建了端到端優化的AI算力環境。值得注意的是，GPU加速並非全行業標配——部分廠商仍停留在基礎協議支持階段，而頭部玩家已開始開發專用向量資料庫與數據處理引擎。

  2. 數據向量化：從非結構化到AI可讀格式

  原始數據需經歷多層轉換才能被AI模型有效利用。文件、對象等非結構化數據在存儲陣列中保持物理形態，但其價值通過嵌入式向量表示被重新定義。這一過程涉及三個關鍵階段：

  這種分層架構使得存儲管理軟體從傳統陣列控制器擴展到專用矢量資料庫，形成覆蓋本地環境和公有雲（AWS/Azure/GCP）的混合數據管道。

  3. 端到端AI數據管道的構建競賽

  領先廠商正在突破"存儲即容器"的傳統定位。VAST Data通過自研作業系統實現了從數據提取、模型訓練到代理部署的全棧支持，而戴爾等企業則通過生態合作推進AI工廠建設。這種差異化的技術路線反映了行業分水嶺：

  值得關注的是，NVIDIA生態系統的統治力正在強化——其HBM鍵值緩存技術已被Hammerspace、WEKA等廠商採用，但其他加速器如AWS Trainium尚未形成同等影響力。

  4. 數據孤島與管理複雜度的挑戰

  企業級AI部署面臨多維度數據整合難題。分散在備份系統（控制權歸屬第三方）、檔案庫及異構存儲中的數據，構成了天然的數據壁壘。據行業分析，典型跨國企業需協調超過5家存儲供應商、3個公有雲和2套數據保護方案，導致AI數據管道構建成本提升40%以上。這種碎片化正推動市場向少數全棧解決方案提供商集中。

  未來展望：從存儲到認知基礎設施的進化

  截至2025年5月，全球已有18家主要存儲供應商獲得NVIDIA AI系統認證，而這一數字預計將在兩年內翻倍。隨著鍵值緩存卸載、實時事件處理等技術的普及，存儲系統正從"數據倉庫"轉型為"認知加速器"。對於企業用戶而言，在選擇合作夥伴時需重點關註：

  這場存儲革命不僅重塑了硬體與軟體的邊界，更重新定義了企業數位化轉型的核心競爭力。那些能夠將數據存儲深度嵌入AI工作流的供應商，將在未來三到五年內占據技術制高點。