传统NAS曾是专业用户的小众工具，而AI的注入让其完成了从"数据仓库"到"算力节点"的蜕变。 IDC在《数据时代2025》报告中早已预警：全球数据圈将在2025年达到175ZB，其中85%为非结构化数据——这些来自手机、相机、工业传感器的图片、视 频、音频，构成了AI训练的"燃料"。但传统存储模式下，这些"燃料"的传输与利用效率极低，形成严重的"数据堵点"。 传统NAS以"存储控制器+硬盘阵列"为核心，性能指标集中在读写速度和容量；AI NAS则以"存储模块+AI算力模块+智能调度模块"为核心，形成"存算一 体"闭环，性能指标扩展至算力以及模型支持能力，这种架构差异，是两者形成价值鸿沟的根源。 从能力上看，在数据采集环节，传统NAS依赖手动拷贝或简单同步，效率低且易遗漏；AI NAS则实现"多终端智能同步+自动分类"；在数据检索环节，"按 文件名检索"是传统NAS的唯一方式，用户忘记文件名就只能逐个翻阅；AI NAS则支持"文本、语音、图片"多模态检索，实现"语义级理解"；在数据处理环 节，传统NAS存储的是"原始数据"，用户需借助专业软件处理；AI NAS内置AI工具，实现"数据存储即处理"；在数据共享环节 ...