（精选报告来源：幻影视界）
在人工智能的浪潮中，我们正目睹一场前所未有的技术革命。这场革命以其澎湃的动力和深远的影响，正在重塑着全球的商业格局和社会发展。随着 AI 技术的不断成熟，它已经开始渗透到决策、创新和价值创造的每一一个环节， 成为推动社会进步的关键力量。无论是跨国巨头还是初创企业，无论是科研殿堂还是个人探索者，都无 - - 例外地被卷入了这场由 AI 引领的变革洪流。
科技 的心脏在全球各地跳动，大语言模型、语音模型、视频模型等领域的突破性进展不断涌现，推动着 人工智能技术的边界持续 拓展 。这场技术的 " 军备竞赛 " 不仅激发了创新的火花，也为各行各业带来了源源不断的驱动力。 AI 技术的发展和应用，正在帮助技术厂商实现产品和服务的升级迭代，提升竞争力。
在需求的另一端， 生成式 AI 所展现的变革之力让它成为商业界热议的话题，也是所有行业和地理区域的高管们关注的焦点。生成式 Al 的潜力在于其能够自动化决策和内容创造，为企业带来前所未有的价值和效率。 Gartner 的报告预测，到 2026 年，超过 80% 的企业将在生产环境中采用生成式 AI 的 API 、模型，并部署启用生成式 Al 的应用。这些都预示了 AI 原生时代的全面到来。在这个时代，大模型将成为新的技术基石，它不仅能够让现有的应用实现超级进化，更将催生出全新的应用物种。 Copilot 和 Al Agent 的出现，就是最佳证明。
展望未来，云平台上承载的应用几乎将全部转变为 Al 原生应用。 而 AI Native Ap 需要 Al Native Cloud, 这要求云平台不断演进，以适应并满足 AI 原生时代的发展需求。新一代的 Al 原生云平台将助力 IT 领导者在新时代的背景下，找到价值、成本和风险的最佳平衡点 , 赋予他们更大的信心去顺应时代潮流、引领行业发展。
存储加速
用户在传统 Al 时代构建的存储基础设施难以满足生成式 AI 对存储性能的需求，用户不仅需要存储海量数据，还要能够快速、安全地处理和检索数据，以支持复杂的生成式 AI 计算任务。训练场景中，需要将大规模数据快速加载到 GPU 中，否则昂贵的算力将出现闲置，拉长训练周期以及算力浪费。推理场景中，同样强调读写速度，模型需要快速从存储中读取数据并写入推理结果。安全性主要指内容安全，超级应用拥有庞大的使用群体，缺乏审查机制的快速交互容易带来内容安全风险。
对象存储 COS 作为统一数据存储池， 提供快速公网接入、传输及海量存储。结合数据加速器 GooseFS 缓存加速，实现亚毫秒级延迟、百万级 IOPS 及 Tbps 吞吐，优化存储性能。结合数据万象 CI 的数据智能处理能力，助力生成式 AI 在数据预处理、模型训练、安全治理等多个环节提效加速。并行文件存储 CFS Turbo 作为高性能的文件存储，提供 TiB/s 的吞吐和千万级的 IOPS, 助力生成式 AI 在训练、推理环节中， checkpoint 读写、 样本数据读取和模型分发等高并发访问场景。提升 GPU 的有效使用率，加速 AIGC 场景的业务发展。
报告原文节选如下：
本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。 幻影视界 整理分享的资料仅推荐阅读，用户 获取的资料 仅供个人学习，如需使用请参阅报告原文。
