DeepSeek引领了一场颠覆性的AI革命，其背后的团队汇聚了一群不拘泥于传统AI框架的工程师，他们更像是探索未知领域的数学家与执行力强大的实用主义者，对过往AI的实现方式持开放而批判的态度。这群先驱者洞察到一条前所未有的路径，它彻底重塑了我们对AI模型的理解、数据管理的策略，以及支撑这一切的基础设施的认知边界。

01 AI存储架构的革新

DeepSeek的影响力远远超越了模型构建的范畴，其深远意义在于为AI基础设施的变革绘制了一幅宏伟蓝图，预示着企业将重塑数据的“存、管、用”方式。这一创新不仅激发了众多人才的灵感，促使他们重新审视并优化AI处理方法论，更引领了一场思维革命，推动AI领域朝着更高效、智能、创造力爆棚的未来迈进，为存储技术的革新与升级指明了方向。

迈向大众主流市场，先进存力成为关键

Deepseek的真正贡献在于其开源性质与显著的降本效应，这使得任何企业或个人都能以此为基石，打造专属的个性化AI助手。随着AI应用的广泛普及，存储需求急剧上升，全闪SDS凭借其卓越的高性能、高可靠和弹性扩展能力，成为承载海量AI数据的理想存储解决方案。为了应对AI对低延迟、高吞吐的严苛要求，全闪SDS在分布式元数据管理、数据分层及缓存优化等关键技术领域持续创新，引领存储技术的革新潮流。

一体化方案，算力存力深度融合

DeepSeek凭借其强大的专家算法，成功实现了“小算力+大存力”的高效模式，这一创新极大地推动了AI基础设施向一体化、深度融合的方向迈进。在此背景之下，企业愈发倾向于选择集“算力+存力，软件+硬件”于一体的综合性AI解决方案。这一趋势促使存储厂商与AI领域的佼佼者展开紧密合作，共同推出差异化的创新产品，以期在激烈的市场竞争中抢占先机。

全信创国产化替换，打破国外垄断

DeepSeek的崛起标志着中国在AI领域迈出了关键一步，推动了全信创国产化替换的进程。长期以来，国内AI发展高度依赖国外GPU及生态，这不仅带来了技术安全隐患，也制约了自主创新能力。DeepSeek的出现打破了这一局面，通过自主研发的国产AI芯片和优秀的国产化存储产品打造全栈式解决方案，实现了从硬件到软件的全链条国产化替代。

能力的提升，出海战略新需求

DeepSeek的出现标志着国产化AI技术的日益成熟与提升，高效的算力与高性能的存储融合的整体AI产品，实现了质的飞跃。这不仅助力我国AI产品在国际舞台上，特别是在“一带一路”沿线国家及新兴市场，展现出强大的竞争力，还为这些地区提供了前沿的AI解决方案，同时为企业自身打开了全新的增长窗口和发展契机。

02 AI项目的存储需求

随着AI领域迈向专业模型与私有化部署的新阶段，基础设施的革新成为了推动这一转型的核心支撑。DeepSeek的推出，已展示出对算法的优化，同时也深刻揭示了未来AI系统对存储能力的核心需求，这些需求包括：

容量和性能的线性横向扩展

在AI场景中，横向扩展至关重要，因为大规模训练任务需依赖分布式方式进行。单个GPU或小型GPU集群在处理复杂问题时效率不足，分布式训练成为提升性能的关键。采用分布式架构存储，能够显著缩短数据访问与处理时间，直接加速训练流程。在横向扩展架构下，性能提升具有相对性，组织仅需通过增加硬件即可实现存储系统性能的线性增长，多台服务器协同工作，性能聚合远胜于单一高性能服务器。

高可用性的需求

确保AI工作0停机至关重要，因为任何中断都可能带来高昂代价。采用缺乏可靠性的高速存储方案无异于自掘陷阱，而具备高度可靠性和容错能力的分布式存储系统才是正道。快速且可靠的分布式存储系统是维持AI任务不间断运行和提升整体效率的核心所在。

小算力+大存力的需求

DeepSeek通过采用专家系统实现了算力的显著提升，然而，其存储空间需求依然庞大，特别是DeepSeek V3版本，其参数量高达6710亿，凸显了大存储对于AI系统的不可或缺性。面对AI项目动辄数百PB级的数据存储需求，业界迫切需要一种综合性的解决方案，包括高效管理海量数据、确保高性能表现以及项目实施的灵活性。随着数据量的持续激增，存储方案还需提供直观便捷的数据管理与操作界面，使得即便是小型团队也能游刃有余地进行数据管理。此外，系统还需在多维性能上表现出色，能够顺畅支持数千个小模型在并行处理和键值存储环境中的高效运行，从而确保推理过程的流畅与高效。

数据管理的革新

多年来，AI行业沉迷于数据的海量收集与囤积，追求令牌数量的最大化，试图通过蛮力训练应对所有挑战，期望以此获得更佳成果。然而，在专家混合模型崭露头角的新时代，数据管理的地位已悄然上升至核心位置。

DeepSeek凭借其精心策划的数据选择管道，在该领域树立了新标杆。它避免了盲目训练所有数据，而是通过精准过滤和完善数据集，实现了效率提升与成本降低。这种AI驱动的智能数据选择策略正逐步奠定未来AI训练的基础，确保模型开发的高效与精准。高质量数据的整理成为关键，因为AI性能直接取决于训练数据的质量。数据管道的优化同样重要，包括持续的数据扩充、严格的版本控制及可追溯性。

永恒的数据安全

在AI应用程序中，数据作为最核心的组件，其保护至关重要，尤其在全球技术竞争格局下，美国主导的技术标准与信创战略并行发展。存储解决方案在此背景下，不仅需满足高效处理数百PB级数据的需求，还应内嵌强大的安全机制，以抵御未知的安全风险。

03 AI数据存储的新时代

DeepSeek深刻揭示了一个核心真理，AI的未来并不在于构建更大的模型，而在于高效的计算与充足的数据支撑。AI的扩展路径已悄然转变，我们正步入一个新时代，其中任何模型都能在无需巨额资本投入的情况下展现出强大实力。推理能力现已普及至所有模型。相应地，基础设施、存储及数据管理领域也将迎来变革。

大道云行，作为存储产品与服务领域的先锋，敏锐捕捉时代趋势，对AI工作负载的存储架构进行了颠覆性的革新。我们深耕国产化市场，聚焦软件定义、全闪化及国产化战略，推出自主可控的AI存储方案。凭借全闪SDS技术创新，国内首推专为AI设计的分布式存储方案，树立AI存储新标杆。此举简化数据管理，降低成本，提升效率，助力AI技术无缝融入生活，提升品质。

AI全闪云底座方案

实践证明，容器/云技术可高效加速机器学习模型训练，通过隔离环境、分布式训练和硬件兼容性提升效率，节省资源。FASS高性能全闪存储是AI云平台的理想底座，具备高性能、高可靠性和易扩展性，全面满足AI云平台底座存储需求。FASS与Kubernetes无缝集成，解决容器瞬时性问题，确保数据持续可用；支持虚拟化平台和裸金属服务器，提供高效存储和灵活管理。其高速读写、低延迟特性满足大规模数据处理需求。

数据采集解决方案

数据采集解决方案核心为采用了FOSS对象存储系统，并严格遵循标准的S3协议。这一设计确保了数据采集过程的高速、实时与多元化，从而大幅度提升了数据采集的效率与质量。高质量的数据源是提升机器学习模型准确性的基石，进而为业务决策提供强有力的数据支撑与保障。

全流程解决方案

在全流程解决方案中，FAFS全闪文件存储系统扮演了至关重要的角色。它无缝对接AI流程的每一个环节，从数据准备到模型训练再到结果输出，全程助力。通过消除传统方案中因数据频繁拷贝而导致的资源闲置问题，FAFS不仅优化了资源利用率，更凭借其卓越的高性能特性，显著加速了模型的训练速度。这意味着，可以更快地获得精确的预测结果，从而加速产品迭代和业务决策过程，为你的AI项目注入强大动力。

湖仓一体化解决方案

湖仓一体化解决方案巧妙融合FOSS对象存储系统，构建了一个兼具数据仓库严谨性与数据湖灵活性的统一存储平台，无缝整合Avro、Parquet等结构化数据，JSON、XML等半结构化数据，以及图像、文本、视频等非结构化数据，实现高效统一管理，并显著加速AI从数据采集、模型训练至推理预测的全流程，为企业的智能化转型与业务增长提供强大动力。

归档解决方案

归档存储是AI训练过程中不可或缺的基础设施，对于模型归档及关键检查点数据的长期安全保存至关重要。尽管归档存储通常被定义为对实时高性能需求不高的温冷存储，但它对安全性与长期存储的性价比有着极高的要求。为此，我们精心推出了XDFS归档方案，该方案采用大容量HDD硬盘，显著降低了存储系统的初始投资成本。同时，XDFS支持文件、对象及块存储的多协议访问，全面满足多样化的存储需求。在性能方面，XDFS归档方案同样表现出众，能够高效满足数据回迁的需求。

04 携手解锁AI无限潜能

实际上，大道云行在AI方案上的探索远不止于此，基于现有产品的定制与优化仍存在无限可能。我们诚挚邀请AI领域的同仁以及有AI基础设施建设需求的朋友们，携带您的具体场景、功能需求、性能要求等信息，与我们共同探讨如何打造更加高效、可靠的AI存储系统，以及解锁AI系统的无限潜能。