前言 1因“数”而变，以存强算存储是人工智能的关键基座
因“数”而变，以存强算存储是人工智能的关键基座
自2022年底通用大模型技术取得突破以来，人工智能领域进入发展快车道。2024年2月发布的多模态生成式模型，标志着基础大模型正从单一数据处理向多维度信息整合演进。这类系统通过融合文本、图像、音频等多模态数据，实现更接近人类认知的复杂信息处理能力，在医疗、交通、工业制造和气象预测等领域展现出显著应用价值。近期，得到广泛采用的开源大模型通过系统性优化，在保持高性能的同时大幅降低训练成本，引发行业广泛关注。而另一技术方案则通过大规模算力集群的部署，验证了算法效率与算力规模协同发展的重要性，为行业提供了多样化的技术路径参考。
从2018年始，希捷参与了益企研究院发起的数字中国万里行活动。几年来，数字中国万里行团队足迹遍布“东数西算”八大枢纽节点，考察了云计算、自动驾驶、高教、金融、制造等相关行业上百个数据中心，见证了云计算、人工智能高速发展下的技术应用趋势和架构演进。
2024年，希捷科技再次联合益企研究院，针对不同行业场景深入调研和解读。我们发现算力和存力的紧密结合，正推动着数字经济高质量发展。
基于本次调研，我们认为以下三个方面值得在更大的范围内进行探讨。
首先，随着数据的爆炸式增长，生成式AI应用走向普及，更丰富的内容、更频繁的复制以及更持久的数据留存，带来了更多的数据创建和存储需求。
根据市场研究机构IDC的预测，到2028年，全球预计将产生394ZB数据。而现代数据中心存储的所有数据中，有80%～90%是非结构化数据，包括文本文件、图像、视频和电子邮件等，它们无法规则地纳入到传统数据库中。在AI赋能业务的过程中，企业利用数据的能力提升，带动数据存储、管理、使用的需求增长。用户越来越关注数据存储容量、数据访问速度、设备与系统的能效等方面。
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