近期，一份關于AI專題的白皮書引起了廣泛關注，該報告詳細探討了2024年AI Ready數據基礎設施的參考架構。這份報告深入剖析了隨著AI大模型在各行業的普及，數據基礎設施所扮演的關鍵角色及其面臨的挑戰。
AI大模型的廣泛應用正在推動各行業的智能化轉型，但隨之而來的數據資產管理、集群可用度、數據一致性和安全等問題也愈發凸顯。為了解決這些挑戰，AI-Ready數據基礎設施應運而生。這種基礎設施具備大規模數據歸集預處理、高性能強一致性、超強韌性以及內生數據安全等特性，為AI大模型的運行提供了堅實的基礎。
在智算中心場景下，數據基礎設施需要支持EB級容量擴展和智能分級存儲。例如，科大訊飛與華為合作的“飛星一號”平臺，就通過優化數據基礎設施，顯著提升了訓練效率和集群可用度。這種合作不僅推動了AI技術的發展，也為智算中心的建設提供了寶貴的經驗。
在云和互聯網場景下，數據基礎設施則需要結合自研或開源的并行文件系統與高性能存儲硬件底座，以解決訓練效率、穩定性和成本問題。T云采用華為的方案，成功提升了帶寬和可靠性，為AI應用的運行提供了更加穩定的環境。
而在邊緣訓推場景下，企業期望通過改造應用來提升業務效率。因此，邊緣訓推方案需要提供多方面的能力，以滿足企業的需求。例如，D銀行利用華為存儲方案，成功提升了業務效率，展現了數據基礎設施在邊緣訓推場景下的巨大潛力。
面對AI大模型的發展帶來的變革，企業CIO需要建立統一的數據湖，并選擇合適的數據基礎設施方案。同時，構建數據保護能力、采用超融合一體機推動商業兌現，并打造專業技術團隊，也是企業應對變革、充分挖掘數據價值、保障AI應用安全高效運行的重要舉措。這些措施將有助于推動企業智能化升級與創新，為未來發展奠定堅實基礎。
總體來看，AI Ready數據基礎設施的參考架構為各行業提供了寶貴的經驗和指導。隨著AI技術的不斷發展，數據基礎設施將扮演越來越重要的角色，為企業的智能化轉型和創新提供有力支撐。
