人工智能的數(shù)據(jù)之“困”，誰(shuí)能帶來(lái)更優(yōu)解？

算力誠(chéng)可貴，數(shù)據(jù)價(jià)更高。

當(dāng)我們沉浸在算力競(jìng)賽的角力之際，或許應(yīng)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(huì)留下荒漠，精心培育才能長(zhǎng)出森林?！?/p>

的確，隨著Deepseek R1等大模型水平的突飛猛進(jìn)，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(lái)，大模型即將開啟真正進(jìn)入到千行百業(yè)的序幕，數(shù)據(jù)的價(jià)值有望得以全面釋放的同時(shí)，與數(shù)據(jù)相關(guān)的一系列新挑戰(zhàn)也接踵而至。

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

正如Hammerspace全球市場(chǎng)高級(jí)副總裁 Molly Presley所言：“人工智能時(shí)代，解鎖數(shù)據(jù)價(jià)值，才有解鎖更多商業(yè)價(jià)值的可能。人工智能的快速發(fā)展，會(huì)帶來(lái)截然不同的工作負(fù)載需求，而這一切需要一個(gè)面向AI時(shí)代的新數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，并且最好能在不推翻現(xiàn)有環(huán)境的基礎(chǔ)上融入，真正解決數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)管理、存儲(chǔ)利用率等新挑戰(zhàn)?！?/p>

AI時(shí)代，數(shù)據(jù)架構(gòu)迎來(lái)巨變

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