今天小編分享的科學經驗：AI時代，存強則強，歡迎閲讀。
2024 年，全球各個國家、地區，乃至千行萬業都迎來了對 AI 技術空前高漲的熱情與關注。在中國，兩會政府工作報告中首次提出了 " 人工智能 + 行動 "；在歐盟，歐洲會議通過了具有裏程碑意義的《人工智能法案》；在中東地區，迪拜通過了最新的人工智能戰略，希望打造全球 AI 中心，沙特建立了數據和人工智能管理局（SDAIA），負責領導國家的 AI 戰略。
今天，AI 時代已經真正來臨。與此同時，全球各方，產學各界也意識到一個問題：AI 絕不僅僅是模型和算法的問題，而是對整個數字化基礎設施的全新考驗，是一場算力、存力、運力的綜合比拼。
其中，存儲是一個無法被 AI 時代忽視的支點。AI 大模型對存儲提出了哪些需求？什麼樣的存儲，才能夠稱為 AI 存儲？存儲產業如何在新時代找到新路徑？
（華為數據存儲產品線總裁周躍峰）
帶着這些問題，我們來到了華為中國合作夥伴大會 2024，與華為數據存儲產品線副總裁樊傑進行深度交流，了解華為存儲走進 AI 時代的思考與行動。
在本屆大會中，華為提出了 " 以存強算、以存強訓、以存強安 " 的理念，希望為業界打造領先數據基礎設施，推進全場景閃存化。在這個節點，回顧華為存儲一路走來的戰略布局，會發現它的每一步都與 AI 時代的脈搏緊密相連，提前預判產業走勢，最終以極高的效率對大模型訓推、數據覺醒等需求給出了精準回應。
當存儲產業，面向 AI 時代的漫漫曠野時，華為存儲已經率先實現了 AI ready。
我們可以将其定義為一次拓路，幫助存儲產業拓開 AI 之路，幫助全球用户拓開存力之路。
不妨一起來回顧一下，華為存儲的 AI 拓路是如何完成的。通過這個過程，我們能夠共同推導出一個結論：AI 時代，存強則強。
AI 時代，存強則強
在以深度學習為基底的本次 AI 復興中，智能與數據間的聯接價值達到了史無前例的高度。主流 AI 技術的工作機理，無不建立在算法對數據進行充分學習的基礎上。因此，數據的規模龐大、質量高、流動效率強，對 AI 技術的發展起到了決定性的意義，而數據的保管、流動、安全水平，都建立在存儲能力的基礎上。
從這個邏輯出發，我們可以發現目前 AI 技術涉及的各個階段，都出現了存弱則 AI 弱，存強則 AI 強的現象。
首先是在 AI 模型最基本的訓練階段。
可以看到，随着 AI 大模型的興起，大規模集群化訓練已經成為主流。而在 AI 訓練集群場景下，任何一個瓶頸點都會影響到整個集群的效率，其中存儲的表現尤為關鍵。比如説，GPU 大量時間都在加載數據，如果期間出現加載失敗，就需要中斷後進行斷點重新錄入，耗費大量時間。傳統的存儲解決方案沒有适配 AI 訓練的存力加持，會因為存儲表現不佳全面拖慢整個 AI 訓練集群的表現。
因此，越來越多的專家與企業認為，AI 訓練需要專用的存儲。比如説，英偉達官方提供的 AI 訓推 IT 參考架構，就專門強調了大模型訓練需要使用外置的專業高性能共享存儲，以此來提升訓練過程的效率與可靠性。這是因為在萬卡集群這樣的大規模訓練場景下，傳統的存儲模式會導致單個盤的故障，拖累整體數據傳輸效率，并且定位故障需要耗費較長的時間，導致訓練工作頻繁暫停。而讓 AI 算力直通存儲的新模式，則可以大幅提升 AI 訓練集群的數據讀取效率，進而縮短模型訓練時間。要知道，在今天的情況下，AI 大模型的訓練效率就是千行萬業的產業效率。除此之外，适配 AI 訓練的存儲，最好還可以實現更高效的數據管理，更簡便的數據清洗，以此來全方位強化 AI 訓練工作。
其次，是在企業數據的保存與流通階段。
伴随着 AI 技術的崛起，企業的數據價值愈發寶貴，而企業所需要存儲的數據量在指數級增長。且原本只需要存放的冷數據，也因為 AI 技術的加入而變成了温數據，甚至熱數據，需要随時參與數據流動。與此同時，在數據資產化的浪潮下，企業也希望數據具有更強的流通能力，從而真正發揮資產價值。在一系列 AI 技術帶來的衍生場景中，企業都需要更強的存儲能力來築牢數據資產，實現數據資產的可流通屬性。
再次，是中小企業數字化進程中的數據成本問題。
在 AI 技術的發展進程中，我們希望智能化的價值是普惠多元的。但客觀來看，中小企業想要獲得同等的 AI 競争力，需要付出更大的數字化基礎設施建設成本。如何實現中小企業的存儲更新普惠，尤其是完成全閃存的更迭，也是存儲行業面臨的挑戰。
最後，是數據安全風險加劇的問題。
在數據資產價值不斷更新，且 AI 大模型需要高頻次調動數據的新階段，企業面臨着以勒索病毒為代表的更深刻、更具體的數據安全問題。數據保護需要從被動保護向主動安全躍遷。
從以上種種不難看出，在智能化體系中，數據存在居于底座地位，并且牽一發動全身。适配 AI 時代的存儲，不僅是單一存儲技術的更新，更是對經濟智能化所產生綜合存儲更新的回應。
存強則 AI 強，存強則數據強，已經成為 AI 時代真實而深刻的風向。
智能大勢，築基為先
在這樣的智能化大勢下，存儲產業應該如何回應？如何抓住重點，破局謀篇？
華為存儲的選擇，是首先為 AI 大模型建立起存力底座，讓 AI 技術所涉及的各類非結構化數據都能統一入湖。有了基礎底座，向上的一切架構延展、功能添加才不會變成空中樓閣。
面對智能化的大勢所趨，華為存儲選擇先築牢基礎。在不久之前的 MWC 2024 期間，華為存儲發布了 AI 數據湖、全場景數據保護和 DCS 全棧數據中心三大解決方案。AI 數據湖，就是構建華為存儲為 AI 時代構建的存力底座。
具體而言，華為 AI 數據湖解決方案，具備數據管理 DME、一站式知識生成工具鏈 eDataMate、數據編織 Data Fabric，以及 OceanStor A800/A310 等全新 AI 存儲底座。其中新一代高性能 NAS 存儲 OceanStor A800，可以通過數控分離架構、OceanFS 高性能并行檔案系統、雙向靈活擴展等能力，支撐大規模 AI 訓練集群的實時調度，成為 AI 大模型的存力底座。
AI 數據湖對 AI 時代能夠起到哪些層面的加持與支撐？我們可以分三個層面來分析。
首先，AI 訓練必須使用大量非結構化數據，尤其是圖形類數據。AI 數據湖具有強大的數據收集能力，可以确保所有數據種類都能入湖，從而使能 AI 訓練場景下，數據的全局可視、可管、可用，讓訓練數據歸集、預處理和訓練的效率倍增，進而全面提升大模型訓練效率，縮短訓練時間。
其次，AI 數據湖具有數據清洗能力，從而可以通過先清洗再進行訓練，縮短 AI 訓練的等待時間。數據清洗能力的加入，讓存儲能力與 AI 訓練場景的适配度進一步提升。
此外，OceanStor A800/A310 等全新 AI 存儲產品，具備 TB 級的帶寬，能夠實現極強的數據加載能力，可以全面提升數據的加載速度，從而兼容到分鍾級别的數據加載。通過數據加載能力的更新，AI 訓練可以更加高效準确，讓寶貴的 AI 算力得到更高的使用效率。
整體而言，面向突然爆火的 AI 大模型，華為存儲基于長時間對 AI 存儲的理解與布局，用最快速度給出了回應。AI 數據湖就是這種回應的集中表現，其通過軟硬體結合搭建起了完整的 AI 存儲體系。這一體系架構具備強大的 AI 訓推效率，以及優秀的可擴展性，能夠滿足未來幾年的持續演進，與 AI 大模型技術發展并軌發展。
築牢基礎，是破局一個新趨勢、新需求的關鍵。AI 數據湖，就是華為存儲為 AI 時代築下的基礎。
它會成為一把鑰匙，一個樞紐，容納華為存儲的多元發展思路，進而打開企業存儲更新的多種可能性。
三流合一，存以致用
面向 AI 時代，存儲產業的需求是非常多元復雜的。其中容納了 AI 大模型的訓練推理需求，也有中小企業的普惠發展需求，以及貫穿全行業的存儲安全需求等。因此，華為存儲也執行了面向多元需求的發展策略。
我們可以将這種策略歸納為存力更新的 " 三流合一 "。
第一條支流，AI ready。
我們前文所重點讨論的 AI 存儲能力，已經成為華為存儲的核心差異化競争力。可以説，通過具有前瞻性的布局與產品打造，華為存儲在行業内率先實現了 AI ready。未來，面向 AI 場景的存儲能力将愈發重要。AI 相關布局也會持續融合為華為存儲的差異化競争力。
第二條支流，全場景數據安全。
在 AI 技術爆發式發展，數據價值不斷提升的今天，也要看到安全隐憂也被同步放大。從近兩年的情況看，勒索病毒持續泛濫，并且已經真實危害到了金融、電力等涉及國計民生的核心產業。面向存儲的高安全需求，華為首創了存儲與網絡協同的多層聯動勒索攻擊防護（MRP）解決方案。通過 2 道防線，6 層防護來構建全場景的數據安全能力。這一能力已經美國權威機構 Tolly 認證，可以 100% 實現防勒索病毒有效。随着安全能力在數字化體系中的價值占比不斷提升，存儲原生安全将成為新的行業戰略高點。
第三條支流，全場景閃存普惠。
伴随着各行業對數據存儲綜合能力需求的提升，越來越多中小企業希望進行全閃存更新。面對這一需求，華為在業界率先提出了閃存普惠理念，并且在目前階段，發布了含 OceanStor Dorado 2100、OceanProtect X3000 等全閃存系列產品，可以為企業帶來性能十倍，更好能耗比，且綜合成本沒有顯著變化的全閃存產品，助力中小企業的數字化更新。
為應對 AI 時代帶來的一系列變化，滿足 AI 訓推、閃存普惠、全場景安全等核心需求，華為打造了綜合性的全場景數據存儲產品與解決方案。其中富含的戰略目标，用華為自己的總結可以歸納為——以存強算，以存強訓，以存強安。
在華為存儲 " 三流合一 " 的發展節奏背後，核心是應對時代變化、需求變化的 " 存以致用 "。只有給出準确的技術更新與產品打造，才能讓不同需求、不同行業、不同發展階段的企業，都能夠用存儲強健自身的智能化選擇。
企業有了更有用，更好用的存儲能力，AI 時代才能夠從曠野變成航道。
拓路曠野，設立航标
AI ready、全閃存普惠，以及全場景安全等能力的構建，不僅強化了華為存儲自身的市場價值，更對整個存儲產業起到了積極的影響。
在今天的存儲產業眼中，AI 時代還是一片朦胧的曠野。業界對于 AI 需要适配的存儲產品具有宏觀上的共識，但缺乏具體的可執行方案。
從眺望曠野到抵達目标，行業需要一條路。需要先進的產品作為發展導向，需要強大的技術能力作為發展标準，需要豐富的客户實踐作為發展依據。這種情況下，華為存儲做的事情其實就是拓路，通過在全新的 AI 曠野踏出一條路，華為為全球存儲產業設立了航标。
面向 AI 時代的航标，具有兩重價值。首先從橫向的客户價值層面看，華為存儲的 AI ready 讓全球客户有了面向 AI 時代的數據底座選擇，同時也有了全力智能化發展的底氣與信心。
一家新加坡的 TOP 級銀行，基于華為存儲提供的相關能力構建了金融智能化能力。東南亞的 TOP 級電商，在華為存儲的幫助下搭建了千卡級别的 AI 數據湖底座。在中國市場，科大訊飛與華為存儲合作，用 AI 數據湖搭配 400G 網絡，大幅提升了星火大模型的訓練效率。
豐富的客户實踐表明，華為存儲在 AI 時代展現出了更強的競争力，不僅其性能好、可靠性高的產品優勢得到進一步釋放，更以對 AI 場景的理解獲得了新的機會。
在全球市場上，華為存儲已經是當之無愧的第一梯隊。根據 3 月 4 日 Gartner 發布的《2024 年 Gartner Peer Insights 主記憶體儲客户之聲》報告，華為存儲在全球廠商中脱穎而出，獨家獲得了全球 " 客户之選 "。
本次評選共有業界主流的 21 家廠商參與，華為 OceanStor 存儲收到來自亞太、歐洲、中東等區網域的數百個客户評價，覆蓋運營商、金融、教育、醫療、能源、制造等行業。客户一致認為華為存儲最符合自身期待，提供了全球最佳的使用體驗。這一幕對于中國存儲產業來説可謂是前所未有。
而從行業縱向發展的角度看，華為存儲率先打造了符合 AI 時代需求的技術架構與產品體系，讓行業有了向前發展的航标。
比如説，可以看到華為在業界率先提出了 AI 數據湖概念，已經起到了引領市場的作用。全球各大廠商都在加強對 AI 存儲的研發投入，從而帶來整個 AI 時代的進一步增長，實現存算之間更加平衡的适配。
總結來看，通過洞察 AI 時代的存力需求，打造 AI 存儲基礎設施，推進 " 三流合一 " 的發展策略，華為存儲一步步實現了面向 AI 曠野的拓路。
在其努力下，存力不再是滞後與緩慢發展的一環，AI 時代的基礎設施巨變有了齊頭發展的可行性。
AI 時代，存強則強。換言之，我們可以以存力強 AI，以存力強時代。
