在人工智能时代构建内存和存储架构

AI推理时代到来，实时分析海量数据已成为医疗、客户服务等领域的现实需求。企业需重新设计基础设施架构，打破内存、存储与网络的孤立优化，实现系统级协同。Jim McGregor指出，AI并非单一工作负载，而是涉及数百万甚至数十亿种不同任务，要求基础设施在性能、延迟、带宽和可扩展性上全面优化。数据中心必须支持持续、分布式的实时AI服务，数据移动已成为关键瓶颈与竞争机会。检索增强生成（RAG）等技术需频繁扫描大规模数据库，导致数据传输成为主要约束。企业需建立对工作负载的清晰认知，将数据中心视为整体系统，优化内存与存储系统以匹配实际运行需求，实现性能、效率、成本与可扩展性的平衡。