近日，一份聚焦于2024年AIReady数据基础设施参考架构的白皮书引发了广泛关注。该报告详尽阐述了28页内容，深入剖析了当前AI大模型背景下数据基础设施的核心价值与面临的挑战。
随着AI大模型技术的不断成熟与广泛应用，数据基础设施已成为推动各行业智能化转型的关键力量。然而，在这一进程中，企业面临着数据资产管理复杂、集群可用度不稳定、数据一致性难以保障以及数据安全风险增加等多重挑战。为应对这些挑战，AI-Ready数据基础设施应运而生，以其大规模数据归集预处理能力、高性能强一致性、超强韧性以及内生数据安全等特性，为AI大模型的稳定运行提供了有力支撑。
在智算中心场景中，数据基础设施需要支持EB级容量扩展和智能分级存储，以满足AI大模型训练对海量数据的需求。例如，科大讯飞与华为合作的“飞星一号”平台，通过优化数据存储与访问机制，显著提升了训练效率和集群可用度，为AI大模型的研发提供了强有力的支持。
在云和互联网场景下，自研或开源的并行文件系统与高性能存储硬件底座的结合成为主流解决方案。这些方案旨在解决训练效率、稳定性和成本问题，助力企业实现AI应用的快速部署与迭代。以T云为例，采用华为提供的存储解决方案后，其带宽和可靠性均得到了显著提升，为AI大模型的训练与推理提供了更加稳定的环境。
在边缘训推场景中，企业对于改造现有应用以支持AI大模型的需求日益迫切。因此，边缘训推方案需要提供包括数据预处理、模型优化、推理加速在内的多方面能力。D银行通过引入华为存储解决方案，成功提升了业务效率，实现了AI技术在边缘场景的高效应用。
面对AI大模型带来的变革，企业CIO需要积极构建统一的数据湖，选择合适的数据基础设施方案，并加强数据保护能力。同时，采用超融合一体机等技术手段，推动商业价值的快速兑现。打造专业的技术团队也是企业应对AI大模型挑战、充分挖掘数据价值、保障AI应用安全高效运行的关键。
