Omdia在其发布的最新报告中指出，随着推理开始取得进展，Omdia预计到2028年，推理存储将以近20%的年复合增长率增长，几乎是用于LLM训练存储的四倍。
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什么样的存储适合大模型推理？Omdia在报告中指出，对于模型推理和部署，NVMe（非易失性存储器高速）驱动器等低延迟存储可提供快速数据检索并提高实时性能。
在大模型发展的当下，AI服务器也开始稳健增长，TechInsights预测，到2028年，服务器市场规模将达到2730亿美元，年复合增长率为18%。
分析认为，近年来，服务器需求本质上是周期性的，受更新周期的起伏影响。而现在，一种颠覆性的影响正在刺激增长，那就是人工智能。
同时，TechInsights预计到2028年，专为AI应用设计的服务器将占市场份额的59%，复合年增长率为49%。
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这些服务器通常包含更多高性能处理器内核、内存、存储和网卡，以处理复杂的AI应用。TechInsights认为，标准服务器的年均复合增长率为 3%，而不是像某些业内人士所说的那样出现下滑。
另外，随着大模型技术日趋成熟，大模型于应用层的探索与应用，大模型推理需求将持续增长，这也使得推理存储的发展。
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