AI存储与传统存储的核心区别在于：AI存储为AI全流程设计，追求高吞吐、高扩展、非结构化数据并行处理；传统存储以事务/分析为核心，强调低时延、强一致与结构化数据可靠读写。 一、核心设计目标 - AI存储：面向AI全生命周期（数据摄取→预处理→训练→推理），核心是高吞吐、高并发、横向扩展，提升GPU利用率与数据流转效率 。 - 传统存储：面向OLTP/OLAP，核心是低延迟、强一致性、事务可靠，保障交易与报表类工作负载稳定。 二、数据访问模式 - AI存储：训练多为顺序读（批量样本）+随机写（模型检查点/日志）；推理强调低时延实时响应，适配多模态数据。 - 传统存储：OLTP以随机读写为主；OLAP以顺序读写为主，访问模式相对固定。 三、数据类型与规模 - AI存储：以非结构化/半结构化数据（文本、图像、音视频、向量）为主，单集群PB级起步，支持千卡/万卡GPU并发访问。 - 传统存储：以结构化数据为主，单集群通常TB级，扩展受硬件与协议限制。
