从机器学习、深度学习，到生成式AI、代理型AI，人工智能已成为当代企业IT应用的显学，当所有人都在追逐软件与AI模型的发展，以及硬件运算能力之余，对于网络、存储系统等IT基础架构的性能、效率要求，也跟着水涨船高。
单就网络环境而言，Nvidia这几年以来，陆续推出NVLink、NVLink Switch System，以及Spectrum-X以太网络平台、Quantum-X800 InfiniBand网络平台，而近期崛起、由多家IT厂商组成的超以太网络联盟（UEC），制定的1.0版规格今年6月正式定案，区分为连接外部环境的前端网络，以及连接AI集群内部多个节点的后端网络。
而在存储系统的搭配上，仍是以Nvidia经营的市场生态系最为知名，处于相对显著的位置，他们这几年以来，持续号召多家企业级存储系统厂商，参与他们主导的DGX SuperPOD对于存储产品的认证，以及DGX BasePOD针对存储产品的认证，截至目前未止，包含DDN、Dell、IBM、NetApp、VAST Data、WEKA等厂商，都加入这个合作计划，共同拉抬Nvidia整柜型AI基础架构解决方案DGX System市场声势，协助推广AI应用设备预先搭配存储系统的快速构建方案。
2024年6月，Nvidia发布名为Nvidia Cloud Partner（NCP）的参考架构，目的是提供组建高性能、高扩展性与安全的数据中心，可处理生成式AI与大型语言模型的工作负载，这项计划也号召通过DGX SuperPOD认证的存储厂商加入，后续Nvidia也发展出NCP存储认证。
而在今年3月GTC大会期间，Nvidia针对存储系统产品发布新的AI基础架构参考设计，称为Nvidia AI Data Platform，厂商可依此为代理型AI应用系统与工具的需求，量身打造适合的数据平台，并且运用特定的AI查询代理人机制，加速AI推理（reasoning）的工作负载。Nvidia点名10家厂商都将支持这个平台，其中有许多都是与Nvidia密切合作的，包含DDN、Dell、Hitachi Vantara、HPE、IBM、NetApp、Nutanix、Pure Storage、VAST Data，以及WEKA。
基本上，Nvidia AI Data Platform提供的这些AI代理，是基于Nvidia AI Enterprise软件平台而成，其中囊括以NIM微服务形式打包、具备推理能力的Nvidia Llama Nemotron模型，以及新的Nvidia AI-Q Blueprint蓝图，能以近乎即时的速度从处理的数据其中，产生洞察分析。而在底层基础架构的部分，AI代理可借助Nvidia的GPU、DPU、网络等技术，以及开放源码的推论程序库Nvidia Dynamo，提供优化性能。
以AI-Q Blueprint为例，提供AI代理系统的推理，以及连接企业数据的能力。首先，都以Nvidia GPU处理时，Nvidia声称AI-Q Blueprint用Nvidia NeMo Retriever微服务，数据提取速度可因此暴增15倍；而通过AI-Q Blueprint组建而成的AI查询代理，能在执行推论（inference）作业之际，同时连接数据，提供更精准、具有前后文脉络感知的回应内容。而且，这样的AI查询代理能快速访问大规模的数据、处理各式数据，涵盖不同来源的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，如文本、PDF文件、图片、视频。
除了以Nvidia为首的AI（GPU）存储厂商阵营，我们今年3月制作GPU直连对象存储的技术专题，提到MinIO、Cloudian、DDN投入；近期我们也注意到出现越来越多创业公司存储系统厂商正在发展KV Cache技术或解决方案，于是，本期iThome计算机报周刊的封面故事也以此为题，在所有市场调查机构都尚未提出相关分析报告之前，抢先于此时初步整理这类型产品的市场现况，并且探讨最新应用。目前，我们总共列出6家厂商（WEKA、焱融科技、VAST Data、PEAK：AIO、Pliops、GridGain），以及开放源码软件（Nvidia Dynamo、llm-d）的解决方案。
基于上述趋于多样的AI存储系统发展路线，有望带动新一波企业存储系统产品的转型，我们期盼能有更多厂商投入，Dell、IBM、HPE、NetApp、Pure Storage等大厂也必须加紧脚步，通过积极研发或并购合适的厂商，尽早扩大相关布局，以免错失商机。
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