【华为】人工智能行业迈向智能世界白皮书2024：数据存储，数据是数字化到数智化成功转型的关键要素
报告摘要
《迈向智能世界白皮书2024-数据存储篇》总结
核心内容
《迈向智能世界白皮书2024-数据存储篇》探讨了数据存储在数字化向数智化转型过程中的关键作用，指出数据是AI发展和应用的核心要素。白皮书围绕数据存储在各行业中的应用和挑战，提出未来数据基础设施的发展方向和建议，强调数据的高效管理、高质量和数据安全的重要性。
主要观点
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数据是AI发展的基石
数据是人工智能的核心资源，AI的智能程度和应用效果取决于数据的规模和质量。高质量数据和高效数据处理是推动行业数智化的重要条件。 -
数据存储是数字化转型的“新纸张”
数据存储作为数字化时代的关键基础设施，正加速推动人类社会的智能化进程。它不仅是数据的保存载体，更是数据价值释放的重要支撑。 -
数据效率成为关键挑战
在AI大模型训练和推理过程中，数据的高效访问和处理能力至关重要。数据效率的提升包括高性能存储、高扩展性、数据韧性以及数据编织等维度。 -
数据安全与合规是重点
随着AI的广泛应用，数据安全和隐私保护成为关键挑战。数据存储需具备内生安全能力，以应对日益增长的网络攻击和数据泄露风险。 -
数据生成与合成是未来趋势
为了满足AI对数据的需求，数据生成与合成技术正成为重要手段，尤其是合成数据在隐私保护和数据稀缺场景中具有显著优势。
关键信息
行业数智化发展趋势
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金融行业
- AI正从办公辅助走向业务决策，如智能营销、智能理财、信贷风控等。
- 数据管理面临挑战，如数据整合、数据安全合规、数据处理效率提升。
- 需要构建AI-Ready的基础设施，实现数据的高可用、高安全、高效率。
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运营商行业
- AI技术正在重塑通信网络，推动L4/L5级网络自动驾驶。
- 面临数据资产整合、AI训练与推理效率、边缘应用拓展等挑战。
- 通过构建AI数据湖、训/推一体机等方式，实现AI的商业闭环。
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政务行业
- AI在公共服务领域应用广泛，如出入境管理、税务监管、政务问答等。
- 数据共享、数据隐私、数据安全成为主要挑战。
- 需要建立统一的数据存储平台，提升数据的可视化、可管理性和可用性。
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制造行业
- AI在智能制造中发挥重要作用，如CAD设计、需求预测、预测性维护、智能客服等。
- 面临数据收集、数据处理、数据安全等挑战。
- 需要构建高效的数据存储和处理体系，支持AI的高效训练与推理。
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电力行业
- AI用于电力供需预测、设备健康监测、用户行为分析等场景。
- 数据采集频率、数据格式、数据安全性是关键挑战。
- 需要提升数据存储性能，支持多源异构数据处理和高效数据访问。
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科研教育行业
- AI正在改变教学与科研方式，如个性化教学、科研加速、疾病预警等。
- 数据收集、数据隐私、数据安全是主要挑战。
- 需要建设高性能、高安全的数据存储系统，以支持AI的深度学习和推理。
数据基础设施展望
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存算分离架构
存算分离是提升AI训练与推理效率的关键，使计算和存储可以独立扩展，提升系统灵活性和性能。 -
全闪存存储
全闪存技术可以满足数智化时代对高效数据处理的需求，同时结合向量RAG、长上下文记忆存储等新兴范式，提升系统整体性能。 -
存储内生安全
数据安全成为数智化时代的基本需求，需构建从物理安全到逻辑安全的全面防护体系，包括数据加密、访问控制、备份与恢复、数据隔离等。 -
AI数据湖
AI数据湖是实现数据可视、可管、可用的重要手段，打破数据孤岛，实现数据的统一管理和高效利用。 -
训/推一体机
一体化设备为AI大模型在行业中的落地提供支持，提高AI应用的部署效率和业务价值。
行动建议
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构建存算分离架构
通过存算分离架构，实现存储与计算的独立扩展，提升系统灵活性和性能。 -
采用全闪存技术
全闪存能够满足高效数据处理需求，同时结合AI相关技术，提升整体数据处理能力。 -
加强数据安全防护
构建防治结合的数据安全体系，包括数据加密、访问控制、备份与恢复等，确保数据的高安全性。 -
建设AI数据湖
打破数据孤岛，实现数据的统一管理，提升数据的可用性与价值。 -
推广训/推一体机
借助训/推一体机，提升AI在行业中的部署效率，实现AI技术的快速落地。
总结
《迈向智能世界白皮书2024-数据存储篇》强调了数据存储在数智化转型中的核心地位，指出数据是AI发展的关键要素，同时提出数据存储需要具备高性能、高扩展性、高安全性等能力。白皮书还展望了未来数据基础设施的发展方向，包括存算分离、全闪存、AI数据湖等，并为各行业提供了数据管理的行动建议，助力企业顺利迈向智能世界。
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