AI和ML工作负载本质上是数据密集型的，需要强大的存储解决方案来容纳海量数据并应对多样化的I/O模式。AI由数据驱动，数据的存储方式会显著影响AI大模型项目的结果。不仅如此，AI大模型的四个不同阶段（获取、准备、训练和推理）都有不同的存储需求。

高性能与隐私保护兼备，是这类存储方案的显著优势。读写速度快，无需网络连接即可即时访问数据，为用户带来极大的便捷性。同时，数据保存在硬盘上，有效避免了云端存储可能带来的隐私泄露风险，为用户的个人信息筑起一道坚实的防线。对于日常数据量不是特别庞大的用户而言，本地存储方案以其经济实惠的价格和出色的性价比，成为了理想的选择。