近期，一份关于AI专题的白皮书引起了广泛关注，该报告详细探讨了2024年AI Ready数据基础设施的参考架构。这份报告深入剖析了随着AI大模型在各行业的普及，数据基础设施所扮演的关键角色及其面临的挑战。
AI大模型的广泛应用正在推动各行业的智能化转型，但随之而来的数据资产管理、集群可用度、数据一致性和安全等问题也愈发凸显。为了解决这些挑战，AI-Ready数据基础设施应运而生。这种基础设施具备大规模数据归集预处理、高性能强一致性、超强韧性以及内生数据安全等特性，为AI大模型的运行提供了坚实的基础。
在智算中心场景下，数据基础设施需要支持EB级容量扩展和智能分级存储。例如，科大讯飞与华为合作的“飞星一号”平台，就通过优化数据基础设施，显著提升了训练效率和集群可用度。这种合作不仅推动了AI技术的发展，也为智算中心的建设提供了宝贵的经验。
在云和互联网场景下，数据基础设施则需要结合自研或开源的并行文件系统与高性能存储硬件底座，以解决训练效率、稳定性和成本问题。T云采用华为的方案，成功提升了带宽和可靠性，为AI应用的运行提供了更加稳定的环境。
而在边缘训推场景下，企业期望通过改造应用来提升业务效率。因此，边缘训推方案需要提供多方面的能力，以满足企业的需求。例如，D银行利用华为存储方案，成功提升了业务效率，展现了数据基础设施在边缘训推场景下的巨大潜力。
面对AI大模型的发展带来的变革，企业CIO需要建立统一的数据湖，并选择合适的数据基础设施方案。同时，构建数据保护能力、采用超融合一体机推动商业兑现，并打造专业技术团队，也是企业应对变革、充分挖掘数据价值、保障AI应用安全高效运行的重要举措。这些措施将有助于推动企业智能化升级与创新，为未来发展奠定坚实基础。
总体来看，AI Ready数据基础设施的参考架构为各行业提供了宝贵的经验和指导。随着AI技术的不断发展，数据基础设施将扮演越来越重要的角色，为企业的智能化转型和创新提供有力支撑。
