AI狂飆突進，存力需作先鋒

5月30日，在2023中關(guān)村論壇成果發(fā)布會上，《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案（2023-2025年）》正式發(fā)布。《實施方案》要求，支持創(chuàng)新主體重點突破分布式高效深度學習框架、大模型新型基礎架構(gòu)等技術(shù)，著力推動大模型相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新。

(資料圖)

這被業(yè)界視為中國將強力推動大模型發(fā)展的又一力證。事實上，近期從中央各部委到地方省、市，對于發(fā)展AI技術(shù)，把握大模型機遇的政策傾斜度不斷上升，無論是政策出臺密度還是整體戰(zhàn)略高度，都達到了驚人的水平。

有理由相信，中國將實現(xiàn)一場以大模型為突破點的AI狂飆突進。自2017年開啟新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略以來，中國將在目前機遇窗口中得到再發(fā)展，推動AI產(chǎn)業(yè)全面爆發(fā)。

我們都知道，抓住AI發(fā)展機遇，需要以技術(shù)突破與基礎設施建設為基礎，而提到AI產(chǎn)業(yè)的基礎設施，普遍會提到AI芯片、深度學習框架、預訓練大模型，卻經(jīng)常會忽略另一個關(guān)鍵問題：大模型將帶來巨大的數(shù)據(jù)壓力，數(shù)據(jù)存儲也是AI發(fā)展進程中的支柱。

ChatGPT是這一輪AI爆發(fā)的引線，而接下來大模型規(guī)?；瘧脦淼臄?shù)據(jù)難題，其實也早已寫在了ChatGPT當中。

面對這種即將到來的壓力，中國存力準備好了嗎？

從ChatGPT看AI崛起帶來的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

從2018年谷歌發(fā)布BERT，業(yè)界開啟了預訓練大模型之路。大模型的特點是訓練數(shù)據(jù)規(guī)模與模型參數(shù)龐大，這將給存儲帶來嚴峻考驗，這一點在ChaGPT中也展現(xiàn)無疑。

預訓練大模型所謂的“大”，體現(xiàn)在模型的深度學習網(wǎng)絡層數(shù)多、鏈接多、參數(shù)復雜，以及訓練所用數(shù)據(jù)集種類更復雜，數(shù)據(jù)數(shù)量更豐富。在深度學習算法剛剛誕生時，主流模型只有幾百萬參數(shù)，而BERT發(fā)布時模型參數(shù)就已經(jīng)過億，將深度學習推進到了大模型階段。到了ChatGPT這個階段，主流模型已經(jīng)有幾千億參數(shù)，甚至業(yè)界已經(jīng)開始規(guī)劃萬億模型。幾年時間里，AI模型的參數(shù)提升幾千倍，如此龐大的數(shù)據(jù)與模型都需要進行存儲，這就成了AI爆發(fā)給存儲的第一大考驗。

此外，大家目前會廣泛提到AI大模型采用了全新的模型結(jié)構(gòu)，因此對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)會有更好的吸收效果與魯棒性，這對于AI最終效果非常重要，但也帶來一個衍生問題：我們需要妥善處理存儲和調(diào)用海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。比如說，ChatGPT在升級后加入了識圖等多模態(tài)能力，因此其訓練數(shù)據(jù)也需要在文本基礎上加入大量圖片，再比如自動駕駛車輛，每天要將大量實地測試視頻存儲起來作為模型訓練依據(jù)。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，帶來了AI相關(guān)數(shù)據(jù)的海量增長，也帶來了存儲和處理這些數(shù)據(jù)的難題。

據(jù)統(tǒng)計，當前全球新增數(shù)據(jù)有80%都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，年復合增長率達到38%，應對多元化的數(shù)據(jù)激增，已經(jīng)成為大模型時代必須克服的困難。

還有一個問題，大模型往往需要頻繁讀取和調(diào)用數(shù)據(jù)。ChatGPT的數(shù)據(jù)訪問使用量達到單月17.6億次，平均響應速度在10秒以內(nèi)，并且AI模型的工作流程包括采集、準備、訓練、推理四部分，每個階段需要讀寫不同類型的數(shù)據(jù)。因此，大模型對存儲性能也帶來了要求。

此外，圍繞ChatGPT展開的一系列數(shù)據(jù)主權(quán)、數(shù)據(jù)保護爭議，也提醒我們AI大模型帶來了數(shù)據(jù)安全方面新的風險。試想一下，如果不法分子攻擊數(shù)據(jù)庫，從而令大語言模型生成錯誤信息欺騙用戶，其危害結(jié)果既嚴重且隱蔽。

綜合來看，ChatGPT雖好，但其對數(shù)據(jù)存儲的規(guī)模、性能、安全等方面都提出了挑戰(zhàn)。當我們致力于發(fā)展大模型和類ChatGPT應用的時候，存儲這關(guān)不得不過。

中國存力，準備好了嗎？

最近幾年，我們都在說算力就是生產(chǎn)力。但有算就要有存，存力的極限，也決定了數(shù)字化生產(chǎn)力發(fā)展的上限。

那么，在接下來必然出現(xiàn)的中國大模型狂飆突進中，中國存力是否已經(jīng)做好準備了呢？很遺憾，從幾個方面來看，今天中國存力的準備依舊不充分，需要進一步升級和發(fā)展。我們可以一同來關(guān)注一下中國存力存在的幾個問題，看看他們是否對應了大模型帶來的數(shù)據(jù)壓力。

1.存力規(guī)模不足，限制AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展上限

大模型將帶來海量數(shù)據(jù)，那么第一要務就是將這些數(shù)據(jù)進行妥善存儲。但在目前階段，中國依舊有著存力不夠，大量數(shù)據(jù)甚至無法進入存儲階段的問題。從2022年數(shù)據(jù)來看，中國數(shù)據(jù)生產(chǎn)量已經(jīng)達到了驚人的8.1ZB，位居全球第二。但中國存力規(guī)模只有1000EB左右，這意味著數(shù)據(jù)可存儲率僅為12%，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)無法得到有效保存。當中國已經(jīng)明確數(shù)據(jù)作為第五生產(chǎn)要素的地位，智能化發(fā)展需要依靠數(shù)據(jù)、充分利用數(shù)據(jù)，卻有海量數(shù)據(jù)難以完成保存，這之間的問題不可謂不嚴重。中國仍然需要保持高速、大規(guī)模的存力增長，才能把握大模型帶來的AI技術(shù)發(fā)展機遇。

2.海量數(shù)據(jù)沖擊下，管理效率和存取效率低

上文討論過，AI大模型帶來的主要數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，是海量數(shù)據(jù)的管理效率和處理存取效率低。提升存取效率，要求數(shù)據(jù)以高效率、低能耗的方式完成存寫，但目前在中國仍然有75%的數(shù)據(jù)在使用機械硬盤。相對于閃存盤，機械硬盤容量密度低、數(shù)據(jù)讀取慢、能耗高、可靠性差，相對來說，全閃存具有高密度、低能耗、高性能、高可靠的一系列優(yōu)點，但中國全閃存替換依舊有較長的一段路要走。

3.多重數(shù)據(jù)隱憂，導致存儲安全形勢嚴峻

數(shù)據(jù)安全問題，已經(jīng)成為AI公司乃至AI產(chǎn)業(yè)迫切關(guān)注的問題。在2020年美國的Clearview AI公司發(fā)生數(shù)據(jù)安全事故，造成2000多家客戶的30億條數(shù)據(jù)泄露。這個案例向我們展現(xiàn)了AI產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)安全形勢十分嚴峻，我們必須從數(shù)據(jù)存儲階段開始重視安全。尤其當AI大模型在國計民生中扮演的角色愈發(fā)重要，就更需要存儲提升安全能力，以應對各種可能存在的風險。

客觀來看，中國存力已經(jīng)保持了較高的發(fā)展速度，但在整體規(guī)模、全閃存占比以及技術(shù)創(chuàng)新能力上，依舊具有一定程度的不足。一場面向產(chǎn)業(yè)智能化需求與AI大規(guī)模落地的存儲升級已經(jīng)時不我待。

面向智能時代，存儲產(chǎn)業(yè)的機遇與方向

結(jié)合ChatGPT所代表的AI大模型帶給存儲的壓力，以及中國存力本身的發(fā)展現(xiàn)狀，我們可以很清晰得出一個結(jié)論：中國存儲必須支撐AI崛起，完成大規(guī)模的升級。

我們可以清晰看到存儲產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向，這些方向的急迫性與廣闊空間，構(gòu)成了存儲產(chǎn)業(yè)的重大機遇。

首先，需要擴大存力規(guī)模，加速全閃存建設。

全閃存替換機械硬盤的“硅進磁退”，是存儲產(chǎn)業(yè)多年來的整體發(fā)展趨勢。面對AI崛起的產(chǎn)業(yè)機會，中國存儲產(chǎn)業(yè)需要加快全閃存替代的實施與落地，最大化發(fā)揮出全閃存高性能、高可靠等優(yōu)勢，以應對AI大模型帶來的數(shù)據(jù)存用需求。

此外，還必須注意的一點是全閃存化分布式存儲的機會正在加大。隨著AI大模型的崛起，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的爆發(fā)，數(shù)據(jù)重要性正在顯著提升，同時AI已經(jīng)深入到大型政企的生產(chǎn)核心，更多企業(yè)用戶傾向進行本地化的AI訓練，并且采用基于文件協(xié)議的數(shù)據(jù)存儲，而不是數(shù)據(jù)放到公有云平臺，這就導致分布式存儲的需求得到提升和加強。

二者結(jié)合，持續(xù)快速推動存儲產(chǎn)業(yè)的全閃化落地，就成為了中國存儲產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心賽道。

其次，需要提升存儲技術(shù)創(chuàng)新，適配AI模型的發(fā)展需求。

上文提到，AI帶來的數(shù)據(jù)考驗不僅僅是數(shù)據(jù)規(guī)模大，更是數(shù)據(jù)復雜性與應用流程多樣性的挑戰(zhàn)，因此存儲的先進性必須得到進一步提升。比如說，為了應對AI頻繁的數(shù)據(jù)訪問需求，存儲的讀寫帶寬和訪問效率都需要進行升級。為了配合AI大模型的數(shù)據(jù)需求，存儲產(chǎn)業(yè)需要進行全方位的技術(shù)升級。

在數(shù)據(jù)存儲格式方面，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式，比如“文件”“對象”，最初的設計意圖并不是匹配AI模型的訓練需求，并且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，使得在AI模型調(diào)用數(shù)據(jù)的過程中，會產(chǎn)生大量對文件格式進行重新理解、對齊的工作，進而造成模型運行效率下降，訓練算力消耗增多。

為此，就需要在存儲側(cè)形成新的“數(shù)據(jù)范式（Data Paradigm）”。以自動駕駛訓練為例，不同類型的數(shù)據(jù)都參與到了數(shù)據(jù)訓練的進程當中，如果在存儲側(cè)采用了新的數(shù)據(jù)范式，就可以幫助各種數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來，更好地適配到AI模型訓練當中，從而加速自動駕駛車輛的訓練工作。打個比方，如果把AI想象為一種新的動物，它需要吃一種新的飼料，如果把傳統(tǒng)格式的數(shù)據(jù)喂給它，就會產(chǎn)生消化不良的問題，而新數(shù)據(jù)范式，就是在存儲側(cè)構(gòu)筑完全適合AI的數(shù)據(jù)，從而讓“喂養(yǎng)AI”的過程絲滑順暢。

在AI開發(fā)工作中，數(shù)據(jù)管理的工作量占比巨大，不同數(shù)據(jù)集之間還會存在數(shù)據(jù)孤島問題，而數(shù)據(jù)編織技術(shù)能夠效應對這些問題。通過數(shù)據(jù)編織，可以讓存儲內(nèi)置數(shù)據(jù)分析能力，把物理邏輯上散布的數(shù)據(jù)整合起來，形成全局視圖化的數(shù)據(jù)調(diào)度和流動能力，從而有效管理AI帶來的海量數(shù)據(jù)，達成數(shù)據(jù)利用效率的提升。

這些存儲側(cè)的技術(shù)創(chuàng)新，可以讓數(shù)據(jù)存力與AI發(fā)展形成更加緊密的契合關(guān)系。

此外，需要將安全能力納入存儲本身，強化主動安全能力。

伴隨著AI發(fā)揮的價值越來越大，數(shù)據(jù)安全問題帶給企業(yè)用戶的損失也更多。因此，企業(yè)必須提升數(shù)據(jù)安全能力。其中最重要的一點是要提升數(shù)據(jù)韌性，讓存儲本身具有安全能力，從源頭上守護數(shù)據(jù)安全。接下來，更多數(shù)據(jù)韌性能力將被內(nèi)嵌到數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品中，例如勒索檢測、數(shù)據(jù)加密、安全快照和AirGap隔離區(qū)恢復特征等。

值得注意的是，目前業(yè)界已經(jīng)有了面向AI大模型崛起，進行存儲全面升級的探索與嘗試。華為存儲通過高質(zhì)量的全閃存產(chǎn)品，融合先進的存儲技術(shù)、內(nèi)嵌的安全能力，實現(xiàn)了存儲創(chuàng)新與AI發(fā)展的緊密契合，相向而行。

整體而言，存儲產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與中國存力的進步，對于AI大模型的落地，乃至千行百業(yè)的智能化升級，都有著舉足輕重的意義。脫離了存儲的發(fā)展，AI帶來的數(shù)據(jù)洪潮將難以妥善化解，AI技術(shù)甚至可能由于缺乏數(shù)據(jù)支撐，變成無本之源，無根之木。

智能時代的機遇與責任，恰好同時擺在了存儲產(chǎn)業(yè)面前。在華為等優(yōu)秀品牌的存力探索下，中國存儲正迎來史無前例的機會，也在承擔時代給予的責任。

很多業(yè)界專家認為，大語言模型是AI歷史上的“iPhone時刻”，那么AI技術(shù)帶來的存力升級潮，或許也將成為中國存儲產(chǎn)業(yè)的里程碑時刻，成為一個黃金年代的序章。