AI 存储的真正机会在推理,但训练远未到天花板

在投资视角下,仅关注存储总容量的增长远远不够。决定企业价值的核心,是存储被用于何处。下表清晰对比了各存储层级在容量与市场价值上的错配。层级存储容量占比市场价值占比增长驱动力训练存储高中模型训练与后训练推理存储中高Token 规模持续膨胀归档存储很高低全量数据长期保留未来 AI 存储市场最大的结构性变化,并非容量增加,而是价值重心从训练存储向推理存储迁移。然而,训练存储自身仍有可观的增长空间——后训练市场才刚刚拉开帷幕。一、AI 存储的需求拆解AI 时代的存储需求大致可拆为三个部分:训练数据推理状态(如 KV Cache、会话上下文等)归档数据对应的总量公式为:AI 存储总量 = 训练存储...

当各大厂纷纷推出类 openclaw 服务,就有了各种各样的“虾”,加上各种 AI Chatbot、AI Cli,每天要有很多很多孤立的窗口。我们需要属于自己的“集中”记忆。一、为什么 openclaw 类服务必然走向“记忆层分离”先看约束条件,也就是分散的部署:约束本质问...