在当今的人工智能（AI）时代，特别是AI大模型的兴起，为存储及算力领域带来了前所未有的发展机遇与挑战。2023年，中国的存储规模稳步增长，达到1200艾字节，增速约为20%。这种增长显然和AI的快速发展紧密关联，AI不仅仅改变了数据的解决方法，也重新定义了存储产业的核心要素。
根据中国信通院云大所副主任马鹏玮的分析，随着数据爆炸式增长和大范围的应用的快速演变，存储系统对可扩展性、高可靠性和高性能的要求日益提高。同时，中国工程院院士孙凝晖也指出，AI计算对存储容量和访存带宽的需求持续增加，从而给存储和运算领域带来了新的挑战。这在某种程度上预示着，构建高性能、高可靠、高安全且高效能的存储基础设施成为当务之急。
作为应对AI所带来的存储挑战，近期发布的《AIGC数据存储研究报告》提出“以数据为中心”的趋势愈加明显，数据的按需流动和存储成为技术变革的基础之一。浪潮信息的首席架构师孙斌指出，AIGC时代，存储面临着效率和性能的多重挑战，需通过新型存储架构来支撑这些挑战，确保数据的高效处理和流通。
在人工智能的负载中，包括模型的训练和微调、模型的应用和推理等；而数据要素则涵盖了数据基础设施的建设及其应用。根据Gartner的预测，到2028年，企业软件中具备自主性AI的比例将从不足1%提升至33%。这反映出企业将逐步把数据变现纳入数据战略，以便应对一直在变化的市场需求。
针对新型数据中心面临的六大存储挑战，包括数据多样性、混合负载、存算协同、安全可信、全局管理和绿色节能，浪潮信息强调，先进存储要以数据核心为基础，满足数据全生命周期的多维要求，以实现高效、协同、安全的处理。
在此背景下，针对AIGC时代的数据中心存储，浪潮信息提出了机柜级和数据中心级存储底座的解决方案，借助存储架构创新来满足高效集约化的数据中心建设需求。同时，中国科学院院士、北京航空航天大学教授钱德沛也提出，“算力网”需要出示更强大的AI计算资源，特别是发展GPU、AI加速器和深度学习处理器，以支持AI应用的高效运行。
腾讯云的混元大模型负责人王迪也展示了在面对千亿级关系网络及万亿级参数的开发挑战时，推出了全栈自研的Angel机器学习算力平台。该平台在通信设施、存储效率等方面实现了技术突破，使端到端的模型推理性能提升至业界领先水平。
虽然AI给存储产业带来了许多挑战，但它同样也形成了新的机遇。例如，高效的算力网调度和使用管理将更加智能化，逐步优化计算机和互联网的性能，同时也能降低能耗。因此，AI不仅推动了存储产业的发展，同时也在节能环保方面提供了可能性。
总结来看，人工智能的迅速发展正在深刻改变存储产业的面貌。怎么来适应这一变革并抓住新机遇，将是未来存储产业高质量发展的关键。在我使用了数十家AI绘画、AI生文工具后，强烈推荐给大家以下这个工具——简单AI。简单AI是搜狐旗下的全能型AI创作助手，包括AI绘画、文生图、图生图、AI文案、AI头像、AI素材、AI设计等。可一键生成创意美图，3步写出爆款文章。网站提供生成创意美图、动漫头像、种草笔记、爆款标题、活动方案等多项AI创作功能。工具链接：