AI存储行业变革 - 大模型演进速度放缓推动新技术栈进入产品化阶段 存储需求未被充分重视 传统存储阵列已成为GPU集群的性能和扩展性瓶颈 行业面临架构级彻底重构而非渐进式升级[2] - AI放大传统存储短板 包括训练阶段对带宽与并发的极限压榨 推理阶段多模态数据孤岛困局 企业核心数据安全焦虑 以及旧架构在GPU+全闪存时代的硬件不适配症[2] - 海外AI存储赛道出现独角兽估值狂飙 统一存储层+AI原生接口模式获市场认可 中国厂商ExponTech发布自研WADP平台实现一套架构统管生产与AI数据流[2] 存储需求四大核心变化 - 大模型训练驱动超高性能需求 需要存储系统提供超高带宽与高并发能力支撑多卡并行训练 确保GPU卡利用率最大化[3] - 推理时代效率优化核心在于计算与存储资源协同 需解决多模态数据统一管理问题 构建统一存储底座实现全量数据融合管理与高效调用 避免跨孤岛数据迁移[3][4] - 通过存储系统缓存中间结果实现记忆持久化与以存代算 减少重复运算 增强AI模型长期记忆功能并结合企业数据解决业务问题[4][5] - 数据可控与安全需求推动构建数据中心级统一数据层 实施细粒度权限管控 因企业不愿将核心数据喂给公共大模型且受限于数据隐私要求[5] - 传统架构存在根本缺陷 包括孤岛式设计 存储软件架构老化对新硬件适配不足 以及渐进式优化局限无法提供系统性解决方案[5] 理想AI存储系统特征 - 采用扁平化架构与单一统一存储层 通过多接口适配不同业务需求 避免分层存储和多套存储的复杂管理[6] - 提供一站式解决方案无需跨系统迁移数据 支持文件/对象/块存储外的KV 向量等AI场景专用接口 实现从训练到推理的全流程数据闭环[6] - 基于通用硬件实现超高性能与无限扩展性 承载全量企业数据 采用双轨制接口体系兼容传统接口与创新AI原生接口[7][8] - 支持AI Agent执行过程中的中间数据存储与分析 优化决策路径[8] ExponTech WADP平台创新 - 基于全自研分布式存储引擎与分布式KV元数据引擎构建 运行于标准服务器硬件 广泛适配各类通用硬件[7] - 首次将企业核心生产系统与AI数据管道统一承载于同一平台 实现对传统存储阵列 文件系统及大数据存储的现代化融合替代[7] - 突破万亿级文件管理 千万级IOPS与微秒级延迟等技术高峰 在SPC-1评测中打破世界纪录 分布式存储软件打破高端存储阵列垄断地位[8] - 在MLPerf Storage v2.0评测中取得优异成果 验证使用同一套分布式存储软件构建Universal Storage的技术可行性[8] 市场验证与商业前景 - 美国AI Infra企业成立9年估值超300亿美元 ARR收入约10亿美元 Fortune 100客户覆盖25% 验证统一存储设计的商业化前景[6] - 基于统一存储架构的AI数据基础设施在美国市场得到广泛验证 中国厂商技术路径与国际市场AI基础设施趋势不谋而合[7]