随着生成式人工智能(GenAI)的迅猛发展，数据中心面临前所未有的架构压力。国际能源署预测，至2030年，数据中心电力需求将翻倍，AI优化设施成为增长主力，其耗电量堪比大国。这不仅要求公用事业公司在选址、电力采购及效率上做出新权衡，更揭示了AI数据中心内部深层次的架构挑战。

计算能力与内存带宽的失衡，即“内存墙”现象，成为制约AI发展的关键因素。从2003年至2023年，计算能力提升远超DRAM带宽，导致处理器核心闲置，增加硬件部署与生产力损失成本。存储与网络的I/O(输入/输出)模式不匹配，进一步加剧了GPU读取延迟，推高了训练与推理成本。

内存容量与位置、存储IOPS及写入压力、网络敏感性，成为AI架构的三大瓶颈。传统内存连接CPU的方式限制了内存扩展，而存储IOPS与写入成本过高，网络敏感性则掩盖了故障根源。为解决这些问题，业界正探索可扩展、经济高效且可持续的AI架构转变。Compute Express Link(CXL)技术的引入，打破了内存壁垒，允许内存池化和分层，提高了有效带宽。将计算嵌入存储，减少了数据移动与CPU/GPU开销，而针对AI I/O需求优化的SSD，则通过动态压缩与写入协调，减少了闪存磨损与尾部延迟。

此外，可持续性被视为AI架构的首要服务水平目标。国际能源署模型显示，即便效率提升，AI电力需求仍将急剧上升。因此，每瓦性能、推理耗水量及电网友好性成为平台决策的关键考量。AI优化存储通过减少写入流量与尾部延迟，提升了训练与推理效率，实现了多个存储基准测试的最高分数。