蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，华为技术有限公司发布了《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需求的数据基础设施，以支持大规模数据归集、预处理、高性能计算和强一致性等关键特征，从而有效支撑AI算力集群对数据进行分析和学习。白皮书通过分析智算中心、云和互联网、边缘训推三大应用场景，提出了相应的参考架构和解决方案，旨在帮助企业科学规划智算底座，提升集群可用度，加速AI全流程业务。这份报告是企业在数字化转型和智能化升级过程中不可或缺的参考，其中包含了丰富的行业洞察和技术建议，对于相关决策部门、企业界、学术界具有重要的启示和参考意义。
在数字化时代，数据的价值日益凸显，尤其是人工智能技术的快速发展，使得数据成为推动行业智能化转型的关键资源。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大模型如何加速行业智能化转型，并提出了构建AI-Ready数据基础设施的必要性和紧迫性。
AI大模型的发展已经成为人工智能领域的新范式。大模型通过海量参数和多层网络结构，实现了更好的泛化能力和更高的性能。例如，OpenAI发布的文生视频大模型Sora，展现了对物理世界理解的深度，生成的视频逼真度极高。这标志着AI技术正从单模态的NLP领域向多模态方向迅速演进，开启了以“生成创造世界”为核心的AGI时代。
AI大模型的应用场景正在加速向各个行业渗透，特别是在金融、医疗、政府与公共服务等领域。在金融行业，AI技术可以提升产品营销能力、风险处置能力，并使能新业态。例如，通过智能客服和投资顾问，银行可以提高服务质量和效率。在医疗行业，AI大模型可以赋能院内外医疗各个环节，从药物研发到患者健康管理，推动医疗行业向数字化、智能化演进。
然而，AI大模型的发展也面临着挑战。企业需要构建高效的AI-Ready数据基础设施，以优化AI全流程。这包括通过多协议互通避免不同系统间来回拷贝数据，实现一套存储满足不同应用程序的高效访问；通过数控分离架构、高性能文件系统的存储，提升训练效率；通过容灾、备份、防勒索等数据保护能力，保障大模型服务的安全可靠性。
《AI-Ready的数据基础设施参考架构白皮书》强调，AI-Ready的数据基础设施应具备开放与互联、智能与敏捷、安全与合规、可持续与绿色的特征。这意味着数据基础设施需要打破信息孤岛，实现跨部门、跨领域、跨地域的数据互联互通，形成开放共享的数据生态。同时，基础设施应具备智能化处理能力，通过自动化工具和算法模型对海量数据进行高效清洗、整合、挖掘，为AI应用提供精准、实时的数据支持。
在实践案例中，科大讯飞与华为合作，共同建设了国内首个支持万亿参数大模型训练的算力平台“飞星一号”。通过AI数据湖底座，科大讯飞实现了断点续训恢复速度的提升和存储集群的安全可靠运行，显著降低了全生命周期管理的总成本。这些案例展示了AI-Ready数据基础设施在实际应用中的巨大价值。
对于企业CIO而言，构建AI-Ready的数据基础设施是推动企业数字化转型的战略选择。企业应建立统一的数据湖，实现数据资产的可视、可管、可用，使数据真正成为生产要素，加速大模型服务落地。同时，企业需要构建全方位的数据保护能力，以防止模型文件、训练数据等核心数据被篡改、窃取、勒索，避免造成巨大的资源浪费和经济损失。
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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