隨著人工智能（AI）從云端數據中心向邊緣設備（如物聯網終端、自動駕駛汽車、智能手機和工業機器人）延伸，邊緣計算已成為釋放AI潛力的關鍵。要讓AI能力在這些資源受限的環境中充分發揮作用，基礎設施的根基——存儲系統——顯得至關重要。存儲不僅僅是數據的容器，更是連接數據、模型與計算的橋梁。本文將從存儲的重要性出發，探討其如何支撐AI在邊緣的發展，并結合人工智能基礎資源與技術中的相關技術趨勢分析實施策略。\n\n邊緣AI的獨特存儲需求\n在傳統云端AI中，強大的存儲和計算資源解決數據處理需求，但適用于邊緣設備的小模型才是常見模式。體積有限數據不僅要從傳感器實時收集和存儲，更需要關鍵數據預處理策略針對存儲昂貴或設備延遲進行干擾的數據本致需激活存儲格式改動來持續。因此，邊緣AI的存儲必須應對幾個關鍵痛點：\n1. 有限變量空間，混合閃檔接口嚴別標點能耗可能制約片上類存儲演進；2. 多模式I\