《AIGC数据存储技术研究报告》

《AIGC 数据存储技术研究报告》围绕 AIGC 与数据存储技术展开深入探讨，分析了 AIGC 产业发展态势、数据存储面临的挑战、应对技术、解决方案及案例，还展望了未来发展趋势。

AIGC 产业发展态势

发展阶段与产业链：AIGC 产业历经早期探索、沉淀积累，目前处于快速发展阶段，ChatGPT 的出现推动其进入大规模爆发时代，产业链涵盖数据层、算力层、算法 / 模型层和商业化应用层 。

政策支持：国家各部委出台多项政策，涵盖技术创新、行业规范、产业升级等方面，为 AIGC 产业发展提供保障。

对企业数据存储的影响：AIGC 应用使数据处理需求大增，存储成为关键因素。当前以分布式存储和云存储为主，但单一架构难以满足需求，促使存储厂商加大研发力度。

AIGC 场景对数据存储的挑战

业务阶段与数据流动：AIGC 整体架构包括应用层 SaaS、模型层 MaaS、数据层 DaaS、平台层 PaaS 和基础设施层 IaaS。数据在采集、准备、训练、推理、归档阶段不断流动，传统数据流动策略存在弊端，统一数据底座设计策略更具优势。

各阶段存储需求：数据采集阶段需大容量、多协议、高安全的存储；数据准备阶段要求高 I/O、高安全、易管理；数据训练阶段需要高 I/O、低延迟、快速检索索引、高并发、易管理；数据推理阶段要求低时延、高并发、高安全、多协议；数据归档阶段需要高可靠、高扩展、易管理、高效能。

关键需求归纳：AIGC 场景下数据存储关键需求包括数据处理、容纳、管理、安全、共享和流动能力六个方面，以应对非结构化大容量数据存储需求。

AIGC 场景下数据存储的应对技术

数据处理技术：采用数控分离架构、内核亲和力调度和小文件聚合技术，提升存储系统访问性能，降低时延，加速文件读写。

数据容纳技术：通过高密硬件设计、大容量存储介质和数据压缩重删技术，增加存储密度，提升存储容量，节省存储空间。

数据管理技术：利用全局文件系统实现数据跨地域、跨介质流动管理，确保元数据一致性，提供统一数据视图和高效检索功能。

数据安全技术：运用故障恢复、故障预测和数据安全防护技术，构建全方位数据安全保护体系，保障数据可靠性和安全性。

数据共享技术：实现多协议融合互通，减少数据重复存储，提升数据处理效率，降低存储成本。

数据流动技术：通过数据分层和跨域流动技术，实现数据在不同性能存储介质间的高效流转和跨地域存储集群间的流动备份。

AIGC 数据存储解决方案及案例

解决方案：基于分布式存储和备份归档的方案，具备数据处理、容纳、管理等六种能力，满足 AIGC 各阶段存储需求，支持多种数据类型处理。

案例分析：上海某大学搭建跨学科多模态人工智能计算平台，降低 TCO，提升模型读写性能；某互联网公司解决数据存储和分析瓶颈，提高资源利用率；某金融机构为量化分析提供高性能存储服务；某金融公司采用分布式全闪系统，满足金融数据存储需求。

未来趋势与展望

未来趋势：数据绿色存储受关注，存储厂商采用全闪存存储、智能数据管理等方案提升能效比、降低能耗；数据安全存储重要性凸显，需加强数据加密和权限认证，防止数据篡改和恶意提取。

技术发展趋势：AIGC 催生新一代数据存储架构，分布式存储向分布式融合智能存储平台演进；AIGC 加速数据存储产业增长，推动高性能存储设备需求增长、技术创新和产业链协同发展；AIGC 加速数据存储标准完善，需制定统一接口标准、规范高性能存储技术、加强数据保护与安全技术研究 。

《AIGC 数据存储技术研究报告》深入探讨 AIGC 与数据存储技术。AIGC 产业发展迅速，相关政策不断完善，但数据存储面临挑战，其作业流程各阶段对存储需求不同。为此，报告提出从数据处理、容纳、管理等六个维度的应对技术，并介绍了基于分布式存储和备份归档的解决方案及多个应用案例。此外，报告还指出未来数据绿色存储、安全存储将备受关注，AIGC 将催生新存储架构，加速产业增长和标准完善。