一、原始数据存档与内容存储：
在人工智能数据周期的起始阶段，关键任务是从各个来源安全高效地收集和存储原始数据。这些数据将用于后续的模型训练，因此它们的质量和多样性至关重要。对于这种需求，通常会选择大容量的企业级硬盘（eHDD），因为它们能以较低的成本提供巨量数据的存储，且具备较低的整体拥有成本（TCO）。这些硬盘主要用来保存全球线上和可访问的冷数据及温数据，是构建深度内容资源库的理想选择。使用单盘容量更高的HDD可以助力云和企业级用户提高存储密度，满足数据中心的扩展需求。
二、数据准备与转换：
在数据准备和转换阶段，存储的选择会从HDD转向固态硬盘（SSD），因为这一阶段需要高性能和密集的存储支持。用户会部署全闪存存储系统，采用企业级SSD（eSSD）来增强现有的基于HDD的资源库，或者用于新的全闪存存储层。这一阶段的AI模型训练是对存储性能要求极高的工作负载，因此需要确保数据湖的性能不会成为瓶颈。
三、AI模型训练：
AI模型的反复训练需要依靠高性能的超级计算机，以及专门设计的高性能存储来支持。这一阶段的存储策略关键在于高性能、低容量的企业级SSD，以确保向GPU集成系统的数据输入不会因存储性能不足而受到限制。存储还必须能够处理复杂的操作，如检验点和归档。
四、界面交互：
界面交互阶段的存储重点在于终端设备，例如客户端设备、移动设备以及物联网设备。这些设备是执行推理操作的地方，因此对性能和容量都有较高要求。客户端存储设备，如笔记本电脑的SSD（cSSD）和嵌入式闪存设备，需要具备足够的性能和容量来满足这些需求。
五、AI推理引擎：
在AI推理引擎阶段，已经训练好的模型被部署到实际数据环境中，进行实时预测或内容生成。这一阶段的存储需求包括高性能和大容量的SSD，以支持缓存、数据湖的高速运行以及AI驱动的边缘设备。
六、新内容生成：
在人工智能数据周期的最后阶段，AI模型所带来的新数据将被存储起来。这些数据不仅因其价值或趣味性被存储，还因为它们能够被用来提升未来模型的训练和分析。这一阶段的存储设备通常包括大容量eHDD用于数据中心的大容量存储和归档，以及大容量cSSD和嵌入式闪存设备用于边缘设备的存储。人工智能数据周期的每个阶段都需要不同类型的存储技术和策略来支持。随着数据量的不断增长，选择合适的存储解决方案对于AI项目的成功率至关重要。
