人工智能（AI）的数据存储方式主要取决于数据的类型、大小以及应用场景。以下是一些常见的数据存储方式：
1. 数据库存储：这是最常见的数据存储方式，主要用于存储结构化数据。数据库可以有效地组织和查询大量的数据，并提供事务性、一致性和持久性等特性。常见的数据库类型有关系型数据库（如MySQL、Oracle等）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）和NoSQL数据库（如Couchbase、Apache Cassandra等）。
2. 文件系统存储：对于非结构化或半结构化数据，如文本、图片、音频、视频等，可以使用文件系统进行存储。文件系统可以提供高效的数据访问和检索能力，但需要更多的磁盘空间来存储数据。常见的文件系统类型有HDFS（Hadoop分布式文件系统）、GFS（Google File System）和GlusterFS等。
3. 分布式存储：对于大数据量和高并发的场景，可以使用分布式存储系统，如Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure Blob Storage等。这些系统可以将数据分散存储在多台服务器上，提高数据的可用性和可扩展性。
4. 对象存储：对于大量非结构化或半结构化数据，可以使用对象存储服务，如Amazon S3、Google Cloud Storage等。对象存储将数据以文件的形式存储在服务器上，支持断点续传、压缩等功能，方便数据的管理和访问。
5. 内存存储：对于实时数据处理和分析，可以使用内存存储技术，如Redis、Memcached等。这些技术可以将数据缓存在内存中，提高数据的访问速度和处理效率。
6. 云存储：随着云计算的发展，越来越多的企业和个人选择使用云存储服务来存储数据。云存储具有弹性扩展、高可用性和容错性等特点，适合处理大规模和高并发的数据存储需求。常见的云存储服务有AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage等。
7. 数据湖：数据湖是一种集中式的数据存储解决方案，用于存储各种类型的数据。数据湖可以支持多种数据源的接入，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。数据湖具有高度的灵活性和可扩展性，可以满足不同场景下的数据存储需求。
总之，人工智能的数据存储方式多种多样，可以根据具体的需求和场景选择合适的存储方式。随着技术的发展，新的存储技术和工具也在不断涌现，为人工智能的发展提供了更多的可能性。
