AI被忽略的存储机会

本期编译精选。【导语】赞成 以 跳过莱文斯 2026年9月10日 （英语）. 为什么AI的数据策略需要更聪明的存储 当你通过我们网站的链接购买。我们可能会得到一个附属委员会。情况如下：（图像信用：Getty 图像）

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以

跳过莱文斯

2026年9月10日 （英语）.

为什么AI的数据策略需要更聪明的存储

当你通过我们网站的链接购买。我们可能会得到一个附属委员会。情况如下：

（图像信用：Getty 图像）

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AI基础设施的讨论一般围绕数据中心的成本。动力要求，以及培训和运行模型所需的计算，包括GPU和高性能存储。这不足为奇，

当然，另一个关键大宗商品就是为这些模型提供燃料的数据。根据斯坦福大学的2025AI指数报告，培训LLMS的数据集尺寸每8个月翻一番。实际上，随着每个模型的构建，一些数据会迅速进入库和模型开发环境，其中快速获取至关重要。

然而，其中的大部分将等待更长的时间，而团队将确定它与特定AI使用案例的相关性 — — 而不是袖手旁观，而是安全地准备在需要时迅速进入管理、培训和转型管道。Latest Videos From 技术雷达

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斯基普·莱文斯是出道于量子的产品领袖和AI战略家。

从存储的角度来看，这提出了一个容易被忽略的点：一个数据集在AI管道的每个阶段不需要相同的性能。重要的是，当它需要的时候，它已经准备好了 — — 而不是它始终处于高性能的基础设施上，其规模变得不必要地昂贵。

（原文共 21 张图片，此处展示前 3 张，更多图片请前往原文查看）

（编译自 TechRadar；原文