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近年來，AI市場持續(xù)增長。IDC預計，全球AI計算市場規(guī)模將從2022年的195億美元增長到2026年的346.6億美元。其中，生成式AI計算市場規(guī)模將在2026年增長至109.9億美元。生成式AI應用程序和工具的普及，正加速世界變革。

在中國，越來越多的企業(yè)開始參與研發(fā)或應用該技術，以期借此提高效率、啟動創(chuàng)意工作并改善總體業(yè)務表現(xiàn)。根據(jù)Gartner截至4月底的企業(yè)調(diào)研報告數(shù)據(jù)，有6%的中國企業(yè)已經(jīng)部署了生成式AI工具，50%的企業(yè)正在試點使用或計劃在半年內(nèi)部署使用相關工具。例如，國內(nèi)某在線旅行代理商和某知名教育企業(yè)相繼發(fā)布了各自領域的垂直大模型，來提高效率，加速創(chuàng)新。

制定長期戰(zhàn)略計劃，充分挖掘生成式AI技術的潛力

盡管AI技術蘊藏著巨大的潛力，但AI技術專家、媒體、企業(yè)決策者和公眾正越來越多地討論AI帶來的各種重要而緊迫的風險。例如，AI聊天機器人存在隱私風險和安全漏洞，可能為用戶帶來重大的安全問題。此外，AI風險還包括不準確信息、系統(tǒng)性偏見、道德風險等。

近期，在我國，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等七部門聯(lián)合發(fā)布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，進一步落實了對生成式AI技術的監(jiān)管，明確了生成式AI服務提供者應當滿足合規(guī)要求。這就意味著，在充分了解各類生成式AI應用和工具的特點的前提下規(guī)范使用它們，才能切實利用該技術推動創(chuàng)新和生產(chǎn)力的進步。

具有前瞻性的企業(yè)已認識到生成式AI技術的潛力，并將研究、試驗和擁抱該技術設置為高優(yōu)先級項目。為助力企業(yè)更好地擁抱AI技術，Hitachi Vantara提出以下指導原則：

· 樹立遠大目標：首先，企業(yè)需要樹立長遠目標，構建擁抱AI的文化，同時以漸進式的思維方式去利用AI技術。

· 規(guī)范地進行試驗：企業(yè)可以將AI技術應用于各種焦點領域，例如，業(yè)務模型、運營、客戶和員工體驗等。但是，在進行大量試驗之前，企業(yè)應識別數(shù)據(jù)隱私問題，以及與監(jiān)管法規(guī)相關的潛在風險。

· 鼓勵試驗并汲取經(jīng)驗教訓：企業(yè)應確保創(chuàng)建一個機制來捕捉試驗中的經(jīng)驗教訓并尋找到正確的發(fā)展方向；需要流程和具體措施來加強保護、免遭不良行為和不道德行為的侵害；需要鼓勵和開展大量試驗，然后采取有效的方式來捕捉學習成果，以識別真正的機會。

· 從戰(zhàn)略高度出發(fā)：企業(yè)應尋找將生成式AI技術應用于整個業(yè)務（從內(nèi)部流程到客戶參與流程，再到新的收入來源）的方式。該技術正迅速成為一個與業(yè)務相互交織、相互影響的重要因素，而非一個虛無縹緲、抽象的概念。因此，企業(yè)應了解如何在業(yè)務中融入該技術，并使其對業(yè)務產(chǎn)生積極影響，然后厘清——它對效率和生產(chǎn)力影響最大的地方、它對加速變革影響最大的地方、以及它如何從根本上改變業(yè)務和商業(yè)模式。最終，企業(yè)將有望借助生成式AI技術發(fā)現(xiàn)前所未有的新機會。

了解AI工作負載類型，做出明智的存儲決策

三年前，IDC曾預測，到2023年，將有5億個新的數(shù)字應用程序和服務問世。值得注意的是，這些新的應用程序中有許多都是新型工作負載。到目前為止，基于AI的工作負載讓企業(yè)感到沉重，需要企業(yè)的存儲解決方案能夠滿足數(shù)據(jù)要求，以支持大規(guī)模的模型訓練工作。例如，企業(yè)為了支持計算平臺的運行，需確保其使用的存儲技術能夠在整個數(shù)據(jù)生命周期中滿足GPU（圖形處理單元）的需求。

大致上，AI工作負載可以分為五大類型，包括機器學習 (ML)、深度學習 (DL)、推薦系統(tǒng) (Recommender System)、自然語言處理 (NLP) 和計算機視覺 (Computer Vision)。這些工作負載會產(chǎn)生大量輸入/輸出 (IO)，要求系統(tǒng)能同時為混合工作負載提供高IOPS和高吞吐率。

例如，在DL的模型訓練中，GPU可以執(zhí)行所需的大量計算。但是，GPU對IO要求很高。如果GPU需要等待來自后端存儲的數(shù)據(jù)，那么GPU就很難得到充分利用。這將導致DL平臺雖然有足夠的GPU算力來構建模型，但整個過程會變慢，因為后端的存儲系統(tǒng)出現(xiàn)了瓶頸，無法匹配前端的計算能力。

如果采用傳統(tǒng)的解決思路，這需要跨多個存儲系統(tǒng)進行橫向擴展，可能會產(chǎn)生過多的冗余數(shù)據(jù)以及復雜的存儲管理問題。因此，根據(jù)AI的新型工作負載選擇與之相匹配的數(shù)據(jù)存儲平臺現(xiàn)已成為企業(yè)管理的新常態(tài)。

Hitachi Vantara“雙管齊下”策略，助力企業(yè)抓住AI帶來的機遇

為幫助企業(yè)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲，以支持其擁抱AI技術，Hitachi Vantara采取了“雙管齊下”的策略。

一方面，Hitachi Vantara將AI和ML集成到中央管理系統(tǒng)Hitachi Ops Center等核心產(chǎn)品中，進一步增強解決方案的AI屬性，幫助客戶更好地利用AI技術。例如，Hitachi Ops Center通過將AI和ML應用于報告、性能優(yōu)化和智能數(shù)據(jù)管理，構建易于使用、基于云的健康監(jiān)測系統(tǒng)。其集成的實時分析和自動化功能可將人工存儲管理任務最多減少70%，將根本原因分析效率提升4倍。Hitachi Ops Center Clear Sight是一款由AI驅(qū)動的云管理工具，提供簡化的、基于云的報告和分析，以支持VSP系列存儲系統(tǒng)。

通過Hitachi Ops Center，企業(yè)不僅可以保障數(shù)據(jù)的可用性并簡化其運營，還能微調(diào)系統(tǒng)性能，以降低系統(tǒng)能耗和減少冷卻所需的能量，從而加速實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心綠色轉(zhuǎn)型，幫助減少公司的整體碳足跡。

Hitachi Ops Center

另一方面，Hitachi Vantara通過高性能并行文件系統(tǒng)HCSF (Hitachi Content Software for File)、融合和超融合解決方案UCP (Hitachi Unified Compute Platform) 系列、對象存儲平臺HCP (Hitachi Content Platform) 等，助力客戶管理龐大的數(shù)據(jù)集并為AI和ML工作負載提供高性能。

具體而言，HCSF既能適配傳統(tǒng)高性能計算，也能滿足高性能數(shù)據(jù)分析和其他GPU加速場景對文件存儲的多維極致要求。而HCP支持各類高性能工作負載，從實時日志到物聯(lián)網(wǎng)，以及高性能數(shù)據(jù)庫的交易日志；在面對非結構化數(shù)據(jù)分析、ML、DL等工作負載時，HCP也能提供全新價值。

寫在最后

隨著越來越多的企業(yè)開始參與研發(fā)或應用AI技術，企業(yè)需要抓住機會進行試驗，尋找適合自身發(fā)展進程的工具，從實踐中不斷汲取經(jīng)驗和教訓并加以改善。幾十年來，Hitachi Vantara與母公司日立集團一直對AI研發(fā)進行大力投資，推動AI技術廣泛應用于內(nèi)部流程和產(chǎn)品開發(fā)。未來，Hitachi Vanara將推出更多創(chuàng)新產(chǎn)品和解決方案，幫助企業(yè)進一步挖掘AI技術的潛力。

作者：Hitachi Vantara資深解決方案顧問 蔡慧陽