AI大模型如ChatGPT正引领存储领域变革，对计算、网络和存储能力提出严峻挑战。存储系统已成为AI数据处理和分析的核心，直接影响训练速度和业务成效。

在AI训练阶段，存储需具备高速读取和带宽能力，以支持频繁的数据读写和模型检查点存储。推理阶段则需优化读取路径，降低延迟。AI工作负载涉及大量小块数据的读写，要求存储系统高效管理数据。

为提升训练效率，企业可采用分层存储、数据预处理、I/O优化及分布式训练和存储策略。生成式AI的兴起要求存储系统具备单一、可扩展的数据湖平台，高性能功能集及全局数据管理。

大规模生成式AI部署需先进的训练和推理能力及全面的数据管理。企业可选择将数据引入LLM或采用生成式AI盒装融合存储方案，也可在现有存储平台上运行小规模试点，并投资数据管理解决方案。

存储解决方案的选择依据AI模型大小。较小模型或可采用本地磁盘存储，而较大模型则需基于对象存储或并行文件系统的共享存储。大规模GenAI系统还需集成可扩展、高容量和低延迟存储组件。

传统存储基础设施已难以满足GenAI需求，企业应构建跨边缘、公共云和本地存储的端到端工作流程策略，选择高性能供应商和产品，使用共享存储整合数据平台，实现存储网络现代化，并开发集成数据管理方法，避免存储孤岛现象。

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