希捷科技全球高级副总裁暨中国区总裁 孙丹
2024年,数据将继续保持指数级增长,而数据存储行业也相应面临着前所未有的挑战和机遇。我们将见证更多存储技术的变革和创新,以更好地满足不断增长的数据需求,甚至重塑IT基础架构。
2024年,随着生成式人工智能变得普及,数据存储将成为人工智能成功的关键。
• 深度依赖数据的人工智能将推动数据中心和领先企业采用更高密度的硬盘存储,通过保存原始数据集和人工智能及机器学习产生的洞察,获取更具有未来前瞻性的数据价值。据IDC预测,2027年将产生291ZB数据——用户可获得海量数据,数据增长的速度将加剧上述趋势。
• Gartner预测,到2026年,超过80%的企业将在生产中使用生成式人工智能API和模型和/或部署生成式人工智能应用,而2023年初这一比例还不到5%。Gartner的一项调查还显示,55%的组织正在试用或使用生成式人工智能。Gartner预计,在未来两年内生成式人工智能产生的数据将占全部数据量的10%,而目前这一比例还不到1%。
• 企业将保存更多的运营数据用来训练人工智能、机器学习和深度学习模型不断进化;更多的企业将利用外部和内部数据训练模型,以从其信息中获益。
• 2024年,超大规模科技巨头预计将加速对云存储空间的投资,以支持人工智能项目的发展。而由于企业通过提高生产力和效率寻求竞争优势,人工智能也将推动企业IT支出和数据存储需求的增加。
2024年,数据中心的更新扩容将受益于硬盘面密度的大幅提升。
• 云数据中心近90%的数据存储在硬盘上。随着数据中心基础设施进入自然更新周期,它们可能用更大容量的硬盘替换小容量硬盘。
• 目前,基于传统PMR技术的硬盘容量平均为16TB。而新的HAMR技术将促使数据中心管理人员部署30TB的面密度更高的硬盘,从而可以在单个硬盘上存储更多数据,大幅降低能耗、减少占用空间,并大幅优化的总体拥有成本(TCO)。
• HAMR技术还将帮助数据中心运营商通过采用更耐用、更节能的存储设备进一步减少碳足迹,在处理全球5360万吨电子垃圾方面发挥更大的作用。
2024年,闪存和硬盘将继续在数据中心同时存在。
• 数据的指数级增长将驱动对海量硬盘的需求,与闪存存储共同支持当下和未来的工作负载。
• IDC、TRENDFOCUS和Forward Insights的最新分析表明,对于大多数以容量为先的存储任务来说,硬盘仍将是最具成本效益的选择。
• 全球绝大多数数据存储在云端,这里的存储容量需求预计只会增加,而硬盘将成为这EB级增长的主要受益者。硬盘海量存储每字节成本不到全闪存解决方案的1/5。对于数据中心架构来说,这个成本差异在明年,甚至未来十年都会一直存在。
好文章,需要你的鼓励
企业谈AI基础设施时,注意力往往首先集中在模型、GPU和算力集群上。但当大模型应用走向规模化推理,一个瓶颈开始浮现:算力采购完成,并不意味着Token能够被稳定、低成本、可控地交付出去。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。