RAG架构推动向量数据库与存储需求 - RAG架构为大模型提供长期记忆 通过向量数据库连接用户查询与外部知识 提升生成结果的准确性和时效性 企业和个性化需求正推动RAG需求增长[1] - 企业侧 RAG正渗透至在线场景如电商和Web搜索 以及离线场景如企业、法律和工程研究[1] - 个人侧 个性化RAG保留用户长期记忆与偏好 形成用户级向量空间 显著推高RAG需求增长[1] 向量数据库存储架构向全SSD演进 - 向量数据库存储介质正从内存参与检索向全SSD存储架构过渡 以满足大规模向量数据及索引结构对高吞吐和低时延的要求[2] - 以KIOXIA AiSAQ为例 10B级向量规模所需SSD容量为11.2TB 其中PQ Vectors占1.28TB 索引占10TB[2] - 采用TLC/QLC SSD下 AiSAQ相较于DiskANN具备4-7倍的成本优势 且无冷启动延迟 提升了RAG系统的规模化扩展能力与经济可行性[2] 新架构范式进一步拉动SSD需求 - 火山引擎TOS推出Vector Bucket 采用自研Cloud-Native向量索引库Kiwi与多层级本地缓存协同架构 涵盖DRAM、SSD与远程对象存储[3] - 该架构满足高/低频数据的分层需求 显著降低企业大规模使用向量数据的门槛[3] - 在交互型Agent场景中 高频访问记忆存放在向量数据库实现毫秒级检索 低频访问记忆沉淀到TOS Vector以秒级延迟换取更低存储成本和更广阔记忆空间[3] 产业链投资机会 - AI推理中的RAG向量数据库推动高带宽、大容量SSD需求将持续增加[1] - 建议关注产业链核心受益标的[1]