AI大模型正从概念层面向基础设施演进。在数据量激增、计算密度提升、训练与推理分离等趋势下，存储系统决定了模型训练的效率，影响了推理服务的成本，甚至关乎AI系统的安全与合规性。从块存储到对象存储，从传统文件系统到智能驱动的数据湖架构，AI时代的存储正在经历从“被动容器”向“主动引擎”的跃迁。一、核心问题：传统存储与AI需求的错配当前AI发展暴露了传统存储方案的三大缺陷，原因分析如下：可扩展性不足非结构化数据（如图像/视频）的爆发式增长 + 数据湖规模扩张 → 超出现有架构承载极限治理能力缺失推理场景多样化 + 可解释性要求提升 → 亟需精细化数据治理框架协同效率低下去中心化AI趋势 + 硬...