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　　对于软件厂商来说，这意味着需要从根本上重新设计存储架构，从“存储容器”向“数据高速公路”转变。传统的存储系统，尤其是像HDFS这样的架构，已经无法满足大规模AI训练和推理对数据处理的需求。现有的系统无法实现与现代硬件设备，尤其是SSD和RDMA技术的深度整合，导致吞吐量、延迟等性能瓶颈的长期存在。要想在这个变革中脱颖而出，软件厂商必须在高吞吐量、低延迟以及强一致性方面进行持续的技术突破，打造能够支持AI大规模训练和推理的下一代存储系统。

　　而且，硬件厂商应当预见到，AI的应用场景将推动更为定制化的硬件解决方案需求。大规模数据中心、超算平台以及高性能计算应用，将要求硬件能够在同一平台上处理数十甚至上百TB的数据，而这些数据需要被极速处理和存取。硬件厂商如果能够从“应用场景”出发，设计出针对性强的硬件解决方案，就能在竞争激烈的市场中占得先机。比如，为了应对AI训练和推理过程中极大的并行数据访问需求，硬件厂商可以设计出支持高带宽、低延迟的网络硬件，在计算和存储之间实现更高效的“高速通道”。