人工智能的數(shù)據(jù)之“困”，誰能帶來更優(yōu)解？

算力誠可貴，數(shù)據(jù)價更高。

當我們沉浸在算力競賽的角力之際，或許應該牢記AI大咖Andrew Ng的警句：“數(shù)據(jù)不是石油，它是土壤——粗暴開采只會留下荒漠，精心培育才能長出森林。”

的確，隨著Deepseek R1等大模型水平的突飛猛進，人工智能走向普惠化已不再是水中花、鏡中月，而是觸手可及的美好。接下來，大模型即將開啟真正進入到千行百業(yè)的序幕，數(shù)據(jù)的價值有望得以全面釋放的同時，與數(shù)據(jù)相關的一系列新挑戰(zhàn)也接踵而至。

根本原因在于，當下的數(shù)據(jù)架構已然不適應人工智能快速發(fā)展帶來的各種需求，而現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)架構，就像是那把打開未來智能之門的金鑰匙，決定著這場人工智能變革的走勢。

正如Hammerspace全球市場高級副總裁 Molly Presley所言：“人工智能時代，解鎖數(shù)據(jù)價值，才有解鎖更多商業(yè)價值的可能。人工智能的快速發(fā)展，會帶來截然不同的工作負載需求，而這一切需要一個面向AI時代的新數(shù)據(jù)存儲架構，并且最好能在不推翻現(xiàn)有環(huán)境的基礎上融入，真正解決數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)管理、存儲利用率等新挑戰(zhàn)?！?/p>

AI時代，數(shù)據(jù)架構迎來巨變

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