NAS即网络附加存储，或许是当前少数有望实现快速增长的硬件蓝海领域之一，不管是面向C端的消费级产品，还是针对B端的企业级产品皆是如此。
NAS的历史不算很长，也不算很短，20世纪90年代就有了，只是初期仅限企业领域，直到21世纪以来发展速度大大加快，从企业到个人逐渐普及开来。
越来越多的企业希望高效共享数据、节省存储成本，越来越多的用户渴望随时随地访问自己的高清影视、私人照片和视频。
一度，人们以为网盘、云盘才是未来，但是成本价格、传输速度、隐私安全、内容审查等诸多限制让人们逐渐意识到，数据还是得抓在自己手里。
进入全新的AI时代后，NAS也迎来了新的机遇，“AI+NAS”会催生怎样的火花呢？
Intel就正在这方面进行非常有趣的探索，可能会彻底颠覆传统的NAS观念。
作为AI PC的倡导者和头号推动者，Intel的目光并没有局限在PC领域，同样希望将NAS带入AI新时代，赋予其全新的形态、全新的应用、全新的体验。
长期以来，NAS一直是纯粹的网络存储设备，大多配备低功耗、低性能的处理器，内存容量也比较有限；在应用层面，它也仅能实现简单的照片和视频管理功能，系统管理方面更是存在相当高的操作门槛。
未来，这样的NAS还将长期存在，满足基本需求，但是从硬件到系统到应用，NAS都大有可为，完全可以更加智能，有更多玩法。
Intel期望把AI PC和NAS两者的优势相融合，特别是前者出色的端侧AI处理能力、后者庞大的存储能力，构建全新的AI NAS，转变家庭、企业、工作室以及垂直行业的NAS应用模式。
要知道，AI时代最珍贵的就是数据，只有大量数据才能训练出更好的AI能力，才能拓展AI的应用玩法。
NAS的天然优势恰恰就是保存着大量的各种数据，但以往很难发挥它们的真正价值，无论检索还是应用都十分麻烦。
在家庭场景中，AI NAS能够借助各类关键词更智能地检索、整理海量个人照片与视频；能更便捷地播放各类音乐和视频内容；可更高效且安全地完成各类文件数据的同步与备份工作；还能挖掘系统及插件的更多使用方式。
在企业场景中，AI NAS能够同时承担存储中心与AI算力中心的角色，助力搭建本地知识库，支持员工实现数据共享、高效检索、精准汇总等功能，并且可以融合本地与云端算力资源，以适配各类垂直行业的应用需求。
借助AI NAS，我们能够依据不同的关键词，乃至自然语言，精准地检索到所需的照片与视频。即便是像“狗子在桌子左边”“一朵花和三只瓢虫”“鲜花正在凋谢”这类复杂的关键词，也能轻松应对，最终的检索结果还会按照相关度进行排序展示。
这不同于以往的单个关键词检索，背后显然得益于AI大模型的成熟与高效。
有了AI NAS作为本地知识库的载体，企业员工就可以在任何地方、任何时间，共享企业文件，快速查询资料、处理报表等等。
这背后，同样离不开AI的强力支撑。
当然，要想流畅运行如此多的AI应用，传统的低功耗低性能NAS处理器是远远不够的，需要更强大的AI平台。
Intel当下的酷睿Ultra 200H/HX/V系列以及即将推出的酷睿Ultra 300系列，配备了强劲的CPU+GPU+NPU三位一体AI引擎，算力持续高速提升，Lunar Lake平台算力已达最高120 TOPS，Panther Lake则会在此基础上进一步增强至180 TOPS。
其中，锐炫GPU堪称算力担当，Arrow Lake上已经做到了77 TOPS，Panther Lake更是迅猛增加到120 TOPS。
NPU更是崛起的新星，拥有极高的能效，非常适合一些低功耗、持续负载的AI任务，和NAS可谓浑然天成。
更强的算力，可以运行千亿参数级别的更大模型，可以进行文本、视频、图片、音乐、语音等多模态的处理，而不同的算力引擎，可以灵活满足不同的负载和应用场景。
端侧运行AI的另一大好处，就是充分保护隐私和数据安全，毕竟无论是个人照片视频，还是企业文档资料，很多时候都是不适合上传到云端处理的。
针对企业级NAS，还能搭配Intel锐炫Pro B60专业显卡使用，该显卡支持单卡部署、多卡组合，也可采用双芯单卡方案；若配置四块双芯卡，最大可提供192GB显存，能够实现更快的token输出速度、支撑更多并发用户，从而满足各类高要求的使用场景。
甚至，你可以将处理器替换成更强的至强W系列，那就是大杀器级别的了。
综上，Intel为不同的场景需求，推荐了不同的AI NAS硬件配置：
－ 家庭、个人及小型企业：
采用酷睿Ultra处理器，支持1.5B/4B/7B/8B AI模型，提供强大AI算力，有效支持智能存储中心及边缘AI应用。
－ 中小企业/设计师：
采用酷睿Ultra处理器，搭配1-2块锐炫Pro B60显卡，支持7/8/14/32B AI模型，高效满足办公AI应用、企业本地知识库、行业数据检索之需。
－ 行业/内容创作：
采用至强W处理器，搭配2-4块锐炫Pro B60显卡，可支持32B及以上AI模型，为行业数据本地知识库、办公及内容创作的专业AI应用提供充分保障。
当然，Intel不会满足于仅聚焦底层硬件领域，其完善且强大的开发生态才是真正的核心优势所在。以“XPU Scheduler”（XPU调度器）为例，它能够对CPU、GPU、NPU等各类算力引擎进行实时且统一的调度，为不同引擎分配最适配的工作负载，甚至支持多任务并发执行，整个过程对用户而言完全是无感的。
比如“Resource Balancer”(资源平衡器)，可以实时划分优先级，将系统资源调控给最需要的应用负载，保证多任务的流畅、交替运行。
此外还有Intel图片与视频检索SDK、Intel樱桃AI助手等等，充分满足开发者的各种需求。
