前 言
2022年科技部等六部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》,提出加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育，探索人工智能发展新模式新路径，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展。2023年工信部等六部门印发《算力基础设施高质量发展行动计划》,提出强化存力高效灵活保障，加速存力技术研发应用，持续提升存储产业能力，推动存算网协同发展。
大模型时代，数据决定人工智能的高度，更多的训练数据是大模型迭代升级的前提，更高的数据质量也决定着大模型训练的效果。当前，大模型技术全面推动底层基础设施的发展，算力需求不断攀升，海量数据的存储和处理需求不断增长，对人工智能存储的性能、扩展性、数据安全、数据范式等都提出更高要求。
本报告重点对新型人工智能存储的概念范围、面临挑战、关键技术和最佳实践进行了梳理和分析。概念范围上，梳理了新型人工智能存储的基本概念，分析了全球人工智能存储战略。面临挑战上，点明了新型人工智能存储是发力大模型的基础，但同时在海量数据归集、训练数据访问效率、推理实时性等方面存在诸多挑战。关键技术上，阐明了新型人工智能存储需要从存储介质、系统、架构、数据编织、数据范式和数据安全等方面发力。最佳实践上，介绍了医疗、金融、云服务商、AI企业等在新型人工智能存储的实践案例。最后，本报告针对当前人工智能存储发展的挑战，提出了未来我国新型人工智能存储发展建议。
新型人工智能存储相关产业、技术正处于高速发展阶段，新技术生态瞬息万变。报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。
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