全球产业数字化转型的深入，以深度学习和神经网络为核心技术基础的AI产业正迅猛崛起，逐渐成为各行业创新与发展的重要支撑。目前，AI产业链，除了算法、数据和算力的基础构成之外，大体可分为技术层和应用层两大维度：技术层以大模型为主导，推动了AI能力的飞跃；应用层广泛覆盖金融、制造业等行业，通过智能化技术赋能各行业的创新与变革。

近年来，随着AI产业从技术概念到应用场景落地的加速，作为AI产业的重要基础——数据的重要性不断凸显。如何高效的存储和处理海量数据，构建科学高效的存储系统，成为了加速AI产业高效发展的重要一环。

多模态成大势，存储性能要求“暴涨”

在技术层，多模态大模型的迭代和优化，对数据存储的量级、效率带来新挑战。

由中关村产业研究院与毕马威联合推出的《人工智能全域变革图景展望：跃迁点来临（2023）》报告预计，多模态预训练模型将逐渐成为AI产业的标配——多模态的模型训练方法更接近人类接收、处理、表达信息的方式，也能更全面地展现信息原貌，因此更可能成为未来AI模型的重点发展方向。

  
多模态大模型具备同时处理文本、图像、音频等多种数据类型的能力，在极大提升AI系统的智能化水平的同时，也意味着数据处理和存储需求的“暴涨”。以具备多模态功能的GPT-4为例，其参数规模是GPT-3的10倍以上，随着各行各业对多模态AI应用需求的挖掘，未来大模型的数据体量很可能持续增长。

  
多模态大模型需要整合和分析来自不同来源的海量数据，在此过程中，需要存储系统必须具备更高的性能和容量，以快速响应海量数据的读写需求。此外，面对多样化的数据类型，存储系统还需具备灵活的数据管理能力，确保能够高效存储和检索不同类型的数据，这对存储器的性能、容量，以及处理复杂数据的能力提出了前所未有的挑战。

前沿应用的发展，数据存储的挑战

在应用层，金融、制造、零售等多个行业在引入AI应用后，其效率和智能化水平得到了显著提升；同时，应用的落地，也对数据存储系统提出了新的多样化需求。

  
金融业：在金融领域，AI技术被广泛应用于风险管理、自动交易和客户服务等方面。通过分析海量的金融数据，实现更精确的市场分析，提供有效的风险控制方案，同时提升了金融服务的自动化水平。然而，金融数据的高频度读写和低延迟需求，不仅需要存储系统快速、高效地处理大量交易数据，还要确保数据的一致性和安全性。

  
制造业：AI技术正在推动智能制造和工业4.0的发展。通过预测性维护，AI能够预见设备故障并提前干预，减少停机时间；通过生产线自动化和质量检测，提高生产效率并降低运营成本。这些AI应用需要快速处理和长期存储大量实时数据，以HDD为代表的传统存储难以满足制造业对高效数据处理的需求。

  
零售与客户服务：AI在零售和客户服务领域的应用主要体现在分析用户行为数据、提升用户体验，并优化供应链管理，实现个性化推荐、智能客服和需求预测。这些智能化应用的背后，是对大规模数据的快速存取需求。
 

面对日益增长的数据量和数据处理复杂性，企业级存储系统必须具备强大的性能和稳定性，以及更充足的容量和更低的功耗，以支撑AI应用的有效运行。

  
企业级QLC SSD夯实数据底座

以多模态为发展趋势的AI应用，为现阶段的企业存储带来了高性能、超大容量、能效优化等在内的多重挑战。结合AI应用在各行各业快速、蓬勃发展的现状，和其具有“多读少写、数据洪流”的特点，企业级QLC SSD凭借着容量、性能、功耗和成本方面的优势，成为推动AI赋能产业变革的优选存储解决方案。
 

高性能：企业级QLC SSD在随机和顺序读写性能上远超传统HDD，在随机读写方面尤为出色。‌能够更好地应对AI应用中大量的读写操作，提升数据处理速度。

高存储密度：QLC NAND凭借每个存储单元4 bit特性，实现更高的存储密度，能够在有限的物理空间内存储更多数据，这对于数据中心和云计算场景尤其重要，为需要处理海量数据的AI应用提供了坚实的存力基座。

  
低功耗、低TCO：相比传统HDD，QLC SSD产品能耗更低，在大规模数据中心中可以显著降低运营成本，符合绿色计算的趋势。同时，在应用层，QLC SSD凭借着超高性能，在AI多模态大模型从数据收集到训练等多环节，都能实现功耗的“降本增效”， 显著降低TCO‌，‌带来更高的经济效益。

AI需求潜力巨大，存储产业迎来新增长

据《2024世界人工智能法治蓝皮书》报告显示，去年中国 AI 行业已发生投融资事件815起，融资总额达2631亿元，比2022年的1731亿元上升51%左右。而据中金公司首席经济学家预测，到 2030年，中国AI算力与模型层市场规模约为5.2万亿元，产业端AI市场规模约为9.4万亿元。以上数据表明，中国AI基础数据服务市场规模正在迅速扩大，AI产业的市场需求潜力巨大。

随着人工智能产业的迅猛发展，高性能、大容量、低功耗的企业级QLC SSD的需求不断提升，存储行业也将迎来新的增长机遇。在此背景下，满足AI技术对存储设备的高性能、大容量和低功耗需求变得尤为关键，企业对于先进存储技术的渴求也日益迫切。

  
长江存储凭借其创新的晶栈®Xtacking®技术，推出了新一代企业级QLC颗粒，不仅满足了服务器和数据中心对存储容量和性能的高标准要求，还同时兼顾数据的耐久性和存储解决方案的节能环保。这些技术突破为企业在AI应用领域的转型升级提供了坚实的存储支持。

  
未来，长江存储将继续与合作伙伴紧密合作，共同夯实数字经济的存力底座，助力AI技术赋能产业变革 。