2026-05-19 12:04:59 中华网
2026年5月19日，北京——最近，IBM研究院与英伟达(NVIDIA)、三星共同展示了一项内容感知存储系统(content awareness storage)。该系统在单台服务器上成功支持千亿级别向量的存储与检索，平均查询延迟为694毫秒，召回精度达90%。系统硬件组合为IBM Storage Scale System6000全闪存设备、六颗英伟达H200 GPU以及48块三星30.72TB容量的PCIe Gen5 NVMe固态硬盘。IBM Storage Scale System 6000 全闪存设备将计算与存储解耦，并通过英伟达 H200 GPU 加速索引重建，将原本基于 CPU 需耗时数小时的索引构建过程，缩短至 GPU 上的数分钟。
我们一起来看看IBM是如何用单机实现了现在大集群才能实现的结果。
今天，大模型版本平均数天便迎来一次更新，RAG(检索增强生成)已成为挖掘非结构化数据价值的核心。企业 CIO 普遍面临核心课题：如何借助通用人工智能(AI)与 AI 智能体实现日常运营提效?如何依托现有 IT 资源输出精准、高价值的业务决策?
高质量 AI 应答的核心前提，是模型可高效触达原始可信数据，而检索增强生成(RAG)正是优化推理效果、提升应答准确性与时效性的关键技术。然而，当向量数据量激增至数十亿级别时，CIO们面临到了传统全内存向量索引方案的容量与成本困境。飞涨的DRAM价格、不稳定的货期和数据在CPU与存储间频繁搬运造成的“内存墙”与“IO墙”瓶颈，正严重制约着AI应用的规模化落地，企业在落地过程中普遍遭遇四大痛点：
·非结构化数据类型繁杂，仅1%数据能被 AI 有效利用并创造价值;
·数据失真与模型幻觉为企业带来合规与决策风险;
·RAG 流程引发多副本冗余、数据反复传输，成本居高不下;
·面向 PB 级海量数据时，传统架构性能瓶颈凸显，难以规模化落地。
打破 “1% 数据困局”，让 AI 走向数据
当下企业被海量非结构化数据包围，PDF、邮件、音视频、演示文稿、财务报表等数据持续增长，但能被大模型调用并产生价值的占比不足 1%。
RAG 技术通过数据向量化、优化批量刷新周期、依托 GPU 集群实现分布式处理，可打破数据访问限制，让 AI 覆盖更广泛的数据来源。而 IBM Storage Scale 的核心突破，在于摒弃 “数据迁移至 AI” 的传统模式，实现 “AI 走向数据” 的全新范式。简单的说，就是CAS技术直接在存储层做文档的提取和向量化(甚至集成了NVIDIA的微服务)实现了让 AI 走向数据，即让 AI 快速定位合规、洁净的可用数据，从源头降低模型幻觉风险，这一能力依托 IBMCAS 内容感知存储(Content-Aware Storage)技术实现。
AI 存储新范式：CAS 将向量处理下沉至存储层
CAS 的颠覆性创新，是让存储系统从被动“数据仓库”转变为主动“AI 参与单元”—— 存储不再仅保存数据，而是对数据项进行量化理解，将原本由向量数据库承担的文档向量化流程，从应用层直接下沉至存储层。
通俗来讲，传统 RAG 需先将数据从存储取出，在外部完成向量化后导入向量数据库;而 CAS 可在存储系统内部完成全流程处理，数据无需迁移、无需拷贝。
该技术源于 IBM 研究院在自然语言处理、向量嵌入模型、硬件加速领域的长期技术积累。文档数据提取流程深度整合基于 NVIDIA NIM 构建的 NVIDIA NeMo Retriever 微服务(隶属于 NVIDIA AI Enterprise)，确保 AI 助手与 AI Agent 基于最新、最相关的上下文应答，简化 RAG 运维、提升 AI 应用业务价值。
IBM Storage Scale(原 GPFS)为企业构建全局统一数据平台，在多站点、多云、数据中心与边缘环境间打造单一命名空间，兼容第三方存储，打破数据孤岛，实现全域数据统一访问。CAS 作为 Storage Scale 的全新 AI 增强能力，助力企业从现有数据资产中挖掘更大价值，显著提升 RAG 准确性、减少模型幻觉，让 AI 模型无需重新训练即可同步最新数据，适配科研、客户服务、知识型应用等企业级场景。
企业级 RAG 规模化：打破性能瓶颈，加码安全合规
市面主流向量数据库支撑百亿级向量，通常需要数十乃至上百台服务器，节点规模扩张后，分布式索引同步、故障恢复、扩容迁移等问题频发，运维与成本压力巨大。
IBM Storage Scale 存储方案实现单服务器承载 1000 亿向量，按企业典型文档场景测算，可全面覆盖 PB 级至数十 PB 级非结构化数据，为企业 CIO 带来四大核心价值：
1.基础设施成本指数级下降：无需部署数十乃至上百台向量数据库服务器;
2.运维复杂度大幅降低：单一存储集群即可支撑全流程 RAG 需求;
3.企业级实时性保障：端到端延迟低至694 毫秒，满足核心业务实时要求;
4.数据安全能力强化：继承原始数据源权限管控体系，聊天机器人应答等衍生数据统一遵循安全策略。
底层核心优势：数据就地处理、无需迁移，检索与计算在数据存储位置直接完成，天然契合数据合规与安全管控要求。
单服务器承载千亿向量的技术底气:核心依托IBM Storage Scale System 6000 全闪存存储一体机：单节点配置 48 块 NVMe 盘，搭载 PCIe Gen5 与 400Gb InfiniBand 高速互联，结合 NVIDIA GPUDirect Storage 技术，实现 GPU 直接访问 SSD 数据，跳过 CPU 数据搬运环节。
系统将超大规模索引拆分为多个独立子索引，各子索引可独立优化、独立重建、互不干扰，彻底解决传统向量数据库 “牵一发而动全身” 的重构痛点。
实测数据对比：纯 CPU 环境下，千亿级向量索引重建需 120 天;搭载 6 块 NVIDIA H200 GPU 的 IBM Storage Scale System 6000，仅需4 天即可完成。
结语
人工智能时代，存储的角色被重新定义。IBM 给出明确答案：存储不应成为 AI 瓶颈，而应是 AI 基础设施的核心加速器。
本次方案提供纯软件版与一体机版两种交付形态，全面兼容 RHEL AI 开源数据流水线，深度集成 NVIDIA AI Data Platform，是可直接落地生产环境的企业级解决方案。
以 IBM Storage Scale 为核心的 AI 存储方案，正在让 PB 级企业 RAG 从技术构想变为现实。RAG 的规模上限，不再受限于向量数量与存储性能，而取决于企业可触达、可利用的数据边界。(作者：金鑫，IBM中国区存储业务销售总经理)
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