Omdia报告指出，NVMe驱动器等低延迟存储可为模型推理和部署提供快速数据检索，提升实时性能。随着推理应用的快速发展，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，几乎是用于LLM训练存储的四倍。

🎯 **推理存储的优势:** 推理存储，尤其是NVMe驱动器，能够提供快速的数据检索，显著提升模型推理和部署的实时性能。这对于需要快速响应的AI应用，例如实时图像识别、语音识别和自然语言处理等，至关重要。 由于推理需要频繁访问数据，低延迟存储可以确保快速数据读取，从而提高推理效率和模型的响应速度。例如，在自动驾驶系统中，车辆需要实时分析周围环境，快速处理图像数据，以做出及时决策。NVMe驱动器可以满足这种高性能需求，提供快速的数据读取速度，确保自动驾驶系统的安全性和可靠性。

🚀 **推理存储市场增长潜力巨大:** 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，远远超过用于LLM训练存储的增长速度。这表明推理存储将成为未来AI发展的重要驱动力。 随着AI应用的不断普及，对推理存储的需求将持续增长。例如，在医疗领域，AI被用于疾病诊断和治疗方案的制定。推理存储可以提供快速的数据分析能力，帮助医生快速诊断疾病，制定个性化的治疗方案。

💡 **NVMe驱动器助力AI应用发展:** NVMe驱动器作为一种高性能存储技术，在推理存储市场中扮演着重要角色。它具有高速数据传输速度、低延迟和高可靠性等特点，能够满足AI应用对存储性能的苛刻要求。 NVMe驱动器可以为AI应用提供快速的数据读取和写入速度，提高模型推理效率和响应速度。此外，NVMe驱动器的低延迟特性可以确保AI应用的实时性，满足实时分析和决策的需求。随着AI应用的不断发展，NVMe驱动器将成为推动AI技术进步的关键因素之一。

36氪获悉，Omdia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。