MinIO是人工智能高性能对象存储领域的领导者，发布了MinIO DataPod，这是首个用于构建可拓展数据基础设施的参考架构，可支持大型人工智能推理和大规模数据湖工作负载。这个版本扩展了MinIO的人工智能对象存储技术的领先势头。

除发布MinIO DataPod外，MinIO还宣布入选“红外（InfraRed）100强”，该奖项旨在表彰云基础设施领域的100家变革性公司；以及获得“人工智能突破奖”，成为基于人工智能的最佳整体分析公司。这些行业荣誉凸显了MinIO对象存储对人工智能日益增长的影响和应用。

“MinIO在开发人员、数据工程师、数据科学家和人工智能从业者中拥有近乎狂热的追随者——这是有充分理由的。卓越的数据管理和分析是从企业数据中获取最大价值的两个必备条件，企业正在不断收集和存储人工智能应用程序的数据，”AI Breakthrough董事总经理Steve Johansson表示。“MinIO是为增强分析而构建的，具有可扩展性，允许组织按需扩展存储容量，确保平稳的数据访问和高性能计算。MinIO提供了开发人员创建企业所需的分析和AI/ML应用程序所需的一切。”

随着人工智能内部的深度学习工作负载向EB级扩展，人工智能数据基础设施的复杂性和成本也在增加。AI数据基础设施需要支持高并发性，处理不同AI管道阶段的不同I/O（输入/输出）工作负载，提供极高的吞吐量，并确保低延迟。它还需要最大限度地降低总拥有成本(TCO)，如今没有任何模型支持将数据保存在公共云中，并能够控制数据访问和传输费用。

随着今年早些时候MinIO针对企业对象的商店发布，专为大规模AI/ML，数据湖和数据库工作负载量身定制，并且是软件定义的-在任何云或本地基础设施上运行。由于人工智能工作负载需要硬件和软件定义存储的独特组合，MinIO的新基础设施蓝图使基础设施管理员可以简单直接地使用MinIO企业对象存储设置所需的现成硬件商品，从而缩短了整体上市时间，加快了企业内各组织的人工智能计划的价值实现时间。

MinIO联合创始人兼联合首席执行官AB Periasamy表示:“2023年是生成式人工智能的实验年，但到2024年，企业将会把这些工作流程投入生产，并严重依赖其背后的基础数据基础设施。”“我们看到客户将他们的存储空间增加了4到10倍，以支持人工智能计划，同时将工作负载转回私有云，因为财务数字决定了这一点——你在公共云中做的一切都可以在私有云上做，但节省了60%-70%费用。MinIO DataPod提供了构建数据基础设施的路线图，该基础设施可以与人工智能部署无缝扩展，同时控制成本。”

Microblink平台团队工程经理Filip Suste表示:“MinIO对人工智能文档扫描和验证公司Microblink至关重要，因为我们的全球客户依赖我们提供最高级的数据安全。”“MinIO使我们能够在保持对基础设施的完全控制的同时提供这些服务。此外，在迁移到MinIO后，我们立即实现了超过60%的成本节约。”

随着对象存储成为人工智能基础设施的基础，MinIO在竞争中遥遥领先，因为这正是它的设计目的:存储大量结构化和非结构化数据，并提供适应大规模数据的性能。

MinIO是面向AI/ML和现代数据湖工作负载的高性能对象存储的领先者。这个软件定义的、与Amazon s3兼容的对象存储系统被《财富》500强中一半以上的公司使用。MinIO拥有超过1.7亿的Docker下载量，是增长最快的云对象存储公司，并且一直被行业分析师评为对象存储领域的领导者。该公司成立于2014年11月，得到了英特尔资本、软银愿景基金、戴尔技术资本、Nexus Venture Partners、General Catalyst和主要天使投资者的支持。