AI 与大数据的爆发式增长，正推动存储向高性能、大容量、分布式方向变革，而币圈的去中心化存储项目恰好能与这一需求形成契合，既可能被 AI 存储需求带动，也已在尝试承接部分 AI 数据存储任务，以下是具体分析：当前 AI 与大数据对应的存储需求大容量且非结构化数据为主：2025 年全球数据量预计达 200ZB，其中非结构化数据占比高达 80%，AI 训练常需处理 PB 级样本数据，单台 AI 服务器存储需求已突破 200TB，传统小容量存储完全无法适配。例如千亿参数大模型单次训练就需读取超 10PB 样本数据。高性能与低时延是核心诉求：AI 训练的带宽需求已进入 TB 级纪元，推理阶段还需千万级别 IOPS 低时延支撑高并发场景，避免 GPU 因等待数据而闲置。传统 HDD 存储 150MB/s 的带宽成为明显瓶颈，全闪存储已成为满足该性能需求的核心选择。架构趋向分布式与存算协同：传统集中式存储的架构会导致数据搬运成本激增，比如部分数据中心支撑大模型训练时 GPU 利用率仅 40%。目前行业普遍转向分布式架构，且 “存算一体” 成为趋势，通过拉近数据与计算单元的距离，解决数据搬运的...
