随着大模型技术的演进逐渐放缓，与其紧密相关的新技术栈正步入产品化的关键阶段，而非仅仅停留在小范围试验层面。行业内外普遍关注大模型的计算需求炒股配资开，然而存储需求却常常被忽视。目前，传统存储阵列在GPU集群面前已暴露出性能瓶颈和扩展性不足的问题，业界普遍认为，存储行业正面临的不是渐进式的技术升级，而是需要架构级的全面重构。
大模型训练对存储系统的带宽与并发能力提出了极限要求，而在推理阶段，多模态数据则面临着孤岛化的困境。企业对于核心数据安全的担忧日益加剧，加之旧有架构在GPU+全闪存时代下的“硬件不适配症”，传统存储的短板在AI技术的放大镜下愈发明显。
在海外市场上，AI存储领域已涌现出独角兽企业，其“统一存储层+AI原生接口”的模式获得了市场的广泛认可。在此背景下，中国存储厂商ExponTech也推出了自主研发的WADP平台，旨在通过一套架构统一管理生产与AI数据流。
传统存储阵列为何会成为瓶颈？ExponTech创始人曹羽中解释道，在传统信息化时代，尽管出现了诸多存储新技术，但这些技术并未从根本上改变市场格局，传统存储阵列仍是主流方案，企业投资也依然集中于此。然而，随着AI时代的到来，存储领域将迎来重大变革，类似于计算领域从CPU中心向GPU中心的转型。
具体而言，存储需求将呈现四大核心变化：首先，大模型训练驱动的超高性能需求，要求存储系统提供超高带宽与高并发能力，以支撑多卡并行训练，确保GPU卡利用率最大化。其次，推理时代的效率优化成为关键，企业需要优化推理效率，解决计算资源与存储资源的协同问题。这包括多模态数据的统一管理，避免数据孤岛，以及记忆持久化与以存代算，减少重复运算，增强AI模型的记忆能力。
第三，数据可控与安全成为企业关注的焦点。企业不愿将核心数据交给公共大模型，且受限于数据隐私要求，这些数据难以直接迁移至公有云。因此，构建数据中心级统一数据层并实施细粒度权限管控成为必然选择。最后，传统架构的局限性日益凸显，其孤岛式设计、存储软件架构老化以及对新一代硬件适配不足等问题，使得传统存储阵列难以有效支持GPU+全闪存+RDMA网络等新硬件环境。
曹羽中指出，理想的AI时代存储系统应具备以下特点：统一存储引擎，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；双轨制接口体系，既兼容传统接口，又创新AI原生接口；支持过程数据与上下文数据的存储和管理，优化决策路径。AI统一数据平台的趋势从美国到中国正在兴起。
近日，ExponTech正式发布了新一代统一AI数据平台WADP（WiDE AI Data Platform），旨在解决企业AI应用的核心痛点——高效融合存储与管理海量多源数据，实现AI算力与数据存力的无缝协同。WADP基于全自研的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。
WADP首次将企业核心生产系统（如关键数据库）与AI数据管道（训练、推理、向量检索等）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，为企业构建面向未来的AI数据基础设施。这一趋势已在美国市场得到广泛验证，而ExponTech的技术路径和产品实现与国际市场AI基础设施的技术趋势不谋而合。
据悉，ExponTech坚持核心代码全栈自研，不依赖国外开源技术。其新一代分布式存储引擎与元数据引擎成功突破多项技术高峰炒股配资开，WADP存储软件在面向企业核心业务场景的SPC-1评测中打破世界纪录，又在面向AI场景的MLPerf Storage v2.0评测中取得优异成果，充分验证了使用同一套分布式存储软件构建Universal Storage的技术可行性，为应对AI时代海量数据挑战奠定了坚实基础。
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