2025年的存儲將由人工智能驅動的自動化、創新的數據基礎設施和可持續性努力來定義。主要趨勢包括集成大型語言模型和向量數據庫，檢索增強生成（RAG）的興起，以及增強人工智能準確性的數據可觀察性。此外，符合ESG標準的存儲和新興的量子計算應用將幫助組織實現運營效率、透明度和高級分析。

存儲革命：不可忽視的六大趨勢

數據中心準備好迎接2025年的數據爆炸了嗎？全球數據呈指數級增長，數據中心需要快速行動才能跟上。以下了解2025年的存儲趨勢，這將幫助實現管理數據洪流的可持續性和效率。

1.數據基礎設施與大型語言模型（LLM）

近年來，大型語言模型（LLM）改變了游戲規則。72%的企業在至少一項業務功能上采用了人工智能。到2025年，這種情況將繼續下去，人們將看到對數據和新數據架構（如矢量數據庫）的更多需求。數據分析和自動化將成為所有級別數據基礎設施的標準，數據管理將更好地為最終用戶服務。矢量數據庫和其他人工智能基礎設施將是為人工智能做好準備的關鍵。

2.人工智能和自動化提高效率

人工智能和自動化正在成為數據中心運營的核心，使其更加高效和可靠。超過60%的企業主表示，人工智能將提高生產率。通過預測性維護，人工智能算法可以在設備發生故障之前預測故障，減少停機時間并延長硬件壽命。自動化管理系統有助于實現日常任務的自動化，從網絡管理到安全，因此數據中心的操作以最少的人為干預達到最佳狀態。

3.檢索增強世代的興起

RAG將成為企業人工智能產品的關鍵。當團隊面臨場景數據挑戰時，對干凈和精心策劃的數據的需求將變得更加明顯。公司將圍繞RAG開發最佳實踐，以構建更強大、更可靠的人工智能產品。RAG將允許公司提高其人工智能模型的準確性和相關性。使用場景和個性化數據，模型將為最終用戶提供更準確和有用的結果。這將改善用戶體驗，增加對人工智能的信任，因此各行業將采用更多人工智能。

4.人工智能和矢量數據庫的數據可觀察性

人工智能和矢量數據庫是2025年的一大趨勢，因為我們需要更準確地實時洞察為人工智能模型提供動力的復雜數據管道。由于矢量數據庫允許對推薦和預測模型進行快速相似搜索，我們在跟蹤數據漂移、異常和嵌入的準確性方面面臨挑戰。數據可觀察性工具通過確保數據可靠性和一致性以及監測缺失數據或質量問題來解決這些問題。因此，數據可觀察性是自信地擴展人工智能的關鍵，這是2025年數據驅動型組織必須具備的。

5.量子計算集成

與量子計算的集成是云計算中最令人興奮的事情之一，并且具有廣闊的未來。量子計算這一新興領域將改變數據處理的方式，因為它可以處理其他系統無法處理的最復雜的計算。IBM、微軟（Microsoft）和谷歌等大型云計算公司已經在提供量子服務，比如IBM的量子體驗，企業可以在其中嘗試量子算法。在未來的5年里，更多的云服務將為他們的客戶提供量子計算，這將用于密碼學、藥物開發、材料科學和優化。

6.ESG-Compliant存儲

預計2024年針對大型企業推出的新的強制性ESG披露規則將影響ESG世界，使其成為未來一年的主導趨勢。這一趨勢的特點將是努力通過新的報告要求和披露來鼓勵透明度，最終使可持續發展更加普遍。許多公司可能會自愿起草ESG報告，以保持領先于未來的ESG趨勢，2024年被稱為“合規年”，表明提高透明度和問責制的普遍做法。

到2025年，這些存儲趨勢將重塑組織處理、保護和訪問數據的方式。從人工智能驅動的管理和可持續存儲到安全性的進步，每種趨勢都提供了提高效率和彈性的方法。