在人工智能（AI）模型時代，數據的形態已不再局限于文本或圖像等單一格式，而是演變為包含文本、圖像、音視頻、傳感器數據以及結構化數據的多模態數據。這種數據多樣性的出現推動了AI模型從簡單的識別任務向跨模態智能化轉型，例如圖文檢索、視頻理解和語義融合。依賴于高質量多模態數據訓練的超大規模模型也給存儲、處理和管理系統帶來了前所未有的挑戰。為了解決這些問題，數據處理與存儲支持服務成為了AI工作流中不可或缺的基石。本文從多模態數據的特點出發，系統探討其存儲方案、“實時 vs. 離型融合”的管理體系，以及在模型訓練與推理中的重要應用場景，并結合數據處理與存儲支持服務策略，展現其實如何在AI項目中有效落地。通過對技術架構、最佳實踐的梳理，得出合理的數據存儲服務于產業鏈下游的應用結論，提出