研究机构Gartner发布了2023年存储技术成熟度曲线,突出了存储行业中各种技术的不断发展,其中一些技术已经完全消失。 成熟度曲线作为一个五阶段的技术进展图,从创新触发阶段开始,接着是过高期望的巅峰,然后是幻灭的低谷,启蒙的斜坡,最后达到生产力的高原。
Gartner研究副总裁朱莉娅·尔默在LinkedIn上分享了这一更新,她说:“这就像有了一张路线图,可以帮助我们在曲线中导航,找到最有前的创新。”您需要登录Gartner账户才能详细查看。在这里,我们展示了亮点的截屏:
图表上的技术由点的颜色表示,蓝色表示达到高原需要5到10年,浅蓝色表示需要2到5年,白色表示不到2年就能达到高原。 进一步分析发现,一些位置似乎不太正常。例如,NV-oF应该被放置在更靠右的,对象存储和分布式文件系统的位置可能可以互换。
Flash Summit组织者杰伊·克拉默指出图表中一些值注意的遗漏,包括存储级内存、多云和融合基础设施。
以下是去年的存储技术成熟度曲线图表:
存储级内存SCM在2022年处于启蒙运动中,也就是在成熟度曲线斜坡上起步,但在英特尔停产Optane后面临挫折。然而,像SCM级固态硬盘、MRAM和RERAM这样的技术仍在继续发展。去年存储技术成熟度曲线中的显著趋势包括复制数据管理、企业信息归档、永久性内存DIMM和管理软件定义存储的消失。
混合云文件数据服务不知从何而来,并正在降入幻灭的低谷。图表中没有CXL的条目,预计它将在存储产品中发挥重要作用。此外,我们认为数据编排和SaaS应用程序备份值得在排行榜上占有一席之地。
虽然存储技术成熟度曲线可能是对行业发展前景的一个有趣的洞察,但它也许应该被视为市场演变的一个有趣但不太正式的表达方式。
好文章,需要你的鼓励
IBM Spyre加速器将于本月晚些时候正式推出,为z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统等企业级硬件的AI能力提供显著提升。该加速器基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,专为处理AI工作负载需求而设计。系统最多可配置48张Spyre卡,支持多模型AI处理,包括生成式AI和大语言模型,主要应用于金融交易欺诈检测等关键业务场景。
微软研究院提出潜在分区网络(LZN),首次实现生成建模、表示学习和分类任务的真正统一。该框架通过共享高斯潜在空间和创新的潜在对齐机制,让原本独立的AI任务协同工作。实验显示LZN不仅能增强现有模型性能,还能独立完成各类任务,多任务联合训练效果更是超越单独训练。这项研究为构建下一代通用AI系统提供了新的架构思路。
意大利初创公司Ganiga开发了AI驱动的智能垃圾分拣机器人Hoooly,能自动识别并分类垃圾和可回收物。该公司产品包括机器人垃圾桶、智能盖子和废物追踪软件,旨在解决全球塑料回收率不足10%的问题。2024年公司收入50万美元,已向谷歌和多个机场销售超120台设备,计划融资300万美元并拓展美国市场。
上海AI实验室开发的VLAC模型让机器人首次具备真实世界自主学习能力。该系统如同给机器人配备智能导师,能实时评估动作效果并从中学习。在四个操作任务测试中,机器人成功率从30%提升至90%,仅需200次练习。技术结合视觉、语言理解和动作生成,支持跨场景适应和人机协作,为家庭服务、医疗护理等领域应用奠定基础。