Omdia最新报告指出，低延迟存储，如NVMe驱动器，可以提供快速的数据检索，从而提高实时性能，并推动模型推理和部署的发展。随着推理技术的进步，Omdia预测推理存储市场将以近20%的年复合增长率增长，几乎是用于LLM训练存储的四倍。

🚀 **推理存储的优势：**低延迟存储，如NVMe驱动器，可以实现快速的数据检索，从而提高实时性能，这对模型推理和部署至关重要。这种快速的数据访问速度可以有效地提高模型的响应速度，并增强用户体验。

📈 **推理存储市场前景：**Omdia预测，到2028年，推理存储市场将以近20%的年复合增长率增长，这表明推理存储市场将持续高速发展。这一增长主要得益于人工智能和机器学习技术的快速发展，以及对实时应用和数据分析的需求不断增加。

💪 **推理存储与训练存储的对比：**与用于LLM训练存储相比，推理存储的增长速度将更快。这是因为推理需要更快的响应速度，而训练则更侧重于数据容量和吞吐量。随着人工智能应用的不断扩展，推理存储的需求将持续增长，成为推动人工智能技术发展的重要因素。

格隆汇7月11日｜Omdia最新报告指出，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。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。