蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
华为技术有限公司近日发布了《AI-Ready的数据基础设施参考架构白皮书》，这份报告深入探讨了在人工智能大模型时代，企业如何构建适应AI发展的数据基础设施，以支持大规模数据归集、预处理、高性能和强一致性、超强韧性、内生数据安全等关键特征，从而有效支撑AI算力集群对数据进行分析和学习。报告中指出，随着AI技术的快速发展，数据基础设施的角色愈发重要，它不仅关系到AI大模型的训练效率和效果，还涉及到数据安全和隐私保护等重要议题。这里面有很多关于如何构建AI-Ready数据基础设施的有价值的内容，对于相关决策部门、企业界、学术界具有很好的启示和参考意义。
在数字化时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度推动着各行各业的智能化转型。AI的发展离不开强大的数据基础设施，这是AI大模型训练和应用的基石。华为技术有限公司发布的《AI-Ready的数据基础设施参考架构白皮书》深入探讨了AI大模型时代对数据基础设施的新要求，并提出了相应的解决方案。
报告指出，AI大模型的发展速度迅猛，模型参数量从千亿级增长到万亿级，训练数据集从TB级扩展到EB级。这对数据基础设施提出了更高的性能和可靠性要求。在这样的背景下，企业需要构建能够高效处理大规模数据、支持大模型训练和应用的数据基础设施。
数据资产管理是智能化转型中的关键挑战。企业需要建立统一的数据湖，实现数据资产的可视化、可管理化和可用化。报告中提到，企业的数据分散在不同的业务系统和地域，构建全局文件系统是实现数据资产统一调度的关键。通过这种方式，企业可以为大模型提供源源不断的数据“燃料”，从而提升模型的服务能力。
在AI大模型时代，数据安全问题尤为突出。报告强调，企业需要构建全方位的数据保护能力，包括存储软硬件系统安全、数据容灾与管理、应用和网络安全等。勒索软件的威胁日益增加，企业必须采取严格的数据语料“消毒”措施，以确保AI系统的健康发展。
报告中提到的一个关键观点是，AI大模型训练本质上是成本中心，而商业正循环的重要场景在边缘应用。企业需要考虑采用一站式的训/推超融合一体机，以快速推出产品，实现大模型的商业兑现。这种方案可以充分利用私域数据进行高效训练，并基于场景化大模型进行精准推理，满足各类商业需求。
此外，报告还提出了几个行动建议。首先，企业应该建立统一的数据湖，使数据真正成为生产要素，加速大模型服务落地。其次，企业需要重视大模型的数据资产安全，构建全方位的安全保护措施。最后，企业需要积极评估自身的AI就绪情况，打造具备AI大模型存储专业技术团队，提升企业AI大模型的专业能力。
报告通过实际案例展示了AI-Ready数据基础设施的实际效果。例如，科大讯飞与华为合作打造的“飞星一号”算力平台，通过AI数据湖底座，实现了断点续训恢复速度的提升和存储集群的高可靠性。D银行通过华为OceanStor存储，提升了AI模型部署的性能和可用性。这些案例证明了AI-Ready数据基础设施在实际应用中的价值。
总而言之，AI-Ready的数据基础设施是企业智能化转型的重要支撑。它不仅需要高性能和高可靠性，还需要能够处理大规模数据、保护数据安全，并支持快速的商业应用。企业必须重视这一点，以充分利用AI大模型带来的机遇。
这篇文章的灵感来自于华为技术有限公司发布的《AI-Ready的数据基础设施参考架构白皮书》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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