2025 年 AI 存储架构革命，RAG 技术如何破解 LLM “幻觉” 困局？

AI是2025 FMS上一个焦点话题，涉及到数据中心、大模型、存储等诸多话题。基于FMS相关topic，感谢豆包帮忙整理如下思维导图，本文以此展开相关讨论。

一、数据中心变天：计算反转成主流，GPU 主导数据中心方兴未艾

传统的、或者说我们大家熟知的数据中心架构，是基于CPU为核心的计算和存储体系，CPU在上层业务响应、数据流管理、底层数据管理等占据核心作用。下一代 AI 工作负载推动数据中心发生计算反转，以GPU 为核心的处理模式取代传统 CPU 主导的处理模式，成为数据中心的普遍选择。来自theCUBE Research 2025的研究数据显示，ChatGPT 等 AI 应用普及后，GPU 与加速器的应用占比大幅提升，传统处理模式占比显著下降。

二、AI 应用的 “差异化需求”：从访问模式到数据规模，存储面临多元挑战

AI 应用并非 “一刀切”，而是根据访问模式和IO 强度呈现明显分化，对存储的要求也千差万别。FMS分享的应用特性表清晰揭示了不同场景的存储需求差异。

在数据流处理中，将从传统 CPU 主导到 GPU 核心，GPU 将从 “辅助设备” 升级为 “协调者”，重构加速器与数据的交互接口。

三、一切源于数据

RAG 技术：从 “文本检索” 到 “多模态推理”，终结 LLM “幻觉”

LLM “幻觉” 源于其仅依赖公开可用的训练数据（易过时、缺乏企业私有信息），而 RAG 通过整合企业私有数据（如数据库、PDF、Excel、网页等可信外部来源） 与 GenAI 能力，让 LLM 在生成输出前先检索实时、精准的特定数据，补充知识盲区，从而减少错误或过时答案的产生，提升输出准确性。

2025 年 RAG 技术迎来了深刻的范式演进：从第一代 “文本检索 - 生成” 模式，升级为下一代 “多模态 - 智能推理” 模式 —— 突破了单一文本数据的局限，可整合多类型、多格式数据，并具备更深度的智能推理能力，进一步强化了对企业复杂业务场景的适配性。

2025 年 AI 的规模化落地，离不开 “存储架构革新” 与 “RAG 技术进化” 的双轮驱动：存储架构解决 “数据高效流转” 问题，让 GPU 算力充分释放；RAG 技术解决 “知识可靠” 问题，让 AI 输出精准可用。

对于企业而言，把握这场存储与 RAG 的变革浪潮，不仅是技术升级的选择，更是在 AI 时代构建核心竞争力的关键。毕竟，当 AI 的算力不再受限于存储，知识不再困于 “幻觉”，才能真正释放数据驱动的价值。