AI与数据的深度融合，需要什么样的存储？|凌拓|知名企业|联想|闪存

伴随着云计算、大数据、人工智能、大模型等新兴技术的飞速发展，企业对于存储产品的需求也水涨船高。尤其是AI大模型的兴起，更是对数据基础设施的计算、网络、存储能力提出了全新的挑战。譬如来自IDC的研究报告就指出，中国AI大模型市场预计2024上半年可达13.8亿元，2028年更是将猛增至211亿元。快速增长的市场规模凸显出企业对高效存储解决方案的迫切需求。

面对急剧增长的海量数据与蓬勃发展的AI大模型，企业急需构建更加高效、强大、便捷的数据存储架构，才能更好地实现降本增效、保障数据安全、优化决策运营、推动业务增长。

AI时代的数据基础设施

近日，联想凌拓技术大会在上海隆重召开。本次大会以“AI赋智数据”为主题，聚焦数据与AI交汇时代下的数据基础设施变革，吸引了众多行业专家、学者和企业代表齐聚一堂，共同探讨企业如何借助生成式AI与智能数据基础架构的融合，打破数据孤岛，加速自主AI应用落地，实现数据到智能的转型，共创智慧高效的数字未来。

大会上，联想凌拓还推出了全新高性能SAN存储ASA A系列、统一混合闪存FAS系列、统一全闪存AFF A系列及全新统一大容量全闪存AFF C系列。这些产品以强大的技术性能和灵活的架构设计应对不同企业场景的多样化需求。其中，ASA A系列是高性能SAN存储的代表，具备出色的读写性能和扩展性，能够满足企业对大数据处理和高并发访问的需求；FAS系列结合了混合闪存技术，提供了灵活、高效的数据存储解决方案，适用于各种应用场景；AFF A系列和AFF C系列则分别针对全闪存存储和大容量存储进行了优化，能够满足企业对数据存储性能和容量的不同需求。

【联想凌拓发布全新存储系列产品】

联想凌拓首席执行官杨旭表示，此次大会发布的多款全新存储系统，是联想凌拓对当前AI时代科技变革的积极响应。新产品通过进一步优化存力基础设施，不仅助力企业实现智能化转型，还将驱动企业业务创新与增长，推动AI技术在行业中的深度融合与广泛应用。

AI与数据的深度融合

在谈到AI时代的数据基础设施时，杨旭表示，AI技术的快速发展，对企业数据存储和处理能力提出了更高的要求。联想凌拓一直致力于推动AI与数据的深度融合，通过技术创新不断提升数据存储和处理性能，以满足企业对AI应用的需求。与此同时，联想凌拓还积极与合作伙伴合作，共同推动AI技术在各行业的应用落地。

“对于联想凌拓而言，2024年是具有里程碑意义的一年。所有新品发布都围绕着‘AI如何赋能数据，如何将数据反哺AI’这一核心理念展开。我们的核心目标是利用先进的技术，帮助客户在实际业务场景中实现真正的创新价值。”杨旭表示，“作为数据基础设施服务商，联想凌拓为客户提供的不仅仅是技术，更致力于推动AI与数据的深度融合，为企业构建更强大的智能化基础设施。”

【联想凌拓首席执行官杨旭】

联想凌拓产品管理与营销高级总监林佑声则进一步阐述了联想凌拓在数据基础设施领域的最新进展和未来规划。他强调，随着数据量的快速增长和应用场景的多样化，数据存储技术需要不断创新和升级，以适应企业的多维度需求。联想凌拓通过自主研发与合作创新，不断推出更加高效、智能的数据存储解决方案，为企业提供更加全面、可靠的数据支持。仅在2024年5月、9月和11月，联想凌拓就连续发布了三波重磅新品，充分展示了在性能、软件功能以及生态配套上的持续创新，并体现了对提升客户体验的承诺和努力。

“联想凌拓一直致力于将全球领先技术与中国市场需求相结合，为客户提供更贴合实际场景的创新解决方案和互动体验。”林佑声表示，“此次推出的多款存储系统新品，不仅具备卓越的性能和稳定性，更融入了联想凌拓在数据管理和AI技术方面的最新成果，能够为企业提供更加智能化、自动化的数据管理解决方案。”

联想凌拓的独特优势

在谈到AI技术发展对存储市场的影响以及未来技术发展的方向时，杨旭表示，当前存储市场的变化非常迅速，这既是计算能力飞速提升的结果，也反映了客户需求的快速迭代。为了应对这种变化，联想凌拓不仅依托联想和NetApp两大母公司的技术支持，更通过自主研发和解决方案团队，深入客户实际场景，为其提供针对性的支持。同时，而客户的需求变化，又反过来为联想凌拓的方案迭代提供了重要反馈，从而让其产品始终保持竞争力和实用性。这种“客户需求—产品迭代”的闭环，正是联想凌拓快速响应市场的关键所在。

“联想凌拓的独特优势，在于背靠联想和NetApp两大母公司，在研发、基础架构和AI技术领域，都具备了深厚的积累。”杨旭说道，“通过将这些技术引入中国市场，并结合本地化需求，我们已建立起超过百人的研发团队，专注于分布式存储的开发。目前，我们的分布式存储技术已进入第四代，并计划明年推出更契合AI需求的第五代存储解决方案。”

林佑声表示，从AI发展的角度来看，传统存储架构已经无法满足新的需求，甚至可能成为发展的瓶颈。针对这一挑战，联想凌拓将存储需求划分为数据整理、训练、推理、大模型、企业应用等五个阶段，每一个阶段对存储的性能和功能都有着截然不同的要求。

譬如在数据整理阶段，面对数据种类繁多、规模庞大等挑战，需要采用高效的平台和基于闪存的分布式存储，来平衡性能和容量需求；在训练阶段，性能是核心需求，超算级别的高性能存储能够充分释放GPU算力，加速模型训练；在推理阶段，则需要在吞吐、时延和数据安全之间找到最佳平衡；过去一年大模型数量从几十个增长到三百多个，但是大多数企业无法承受超大规模算力的投入，因此更注重小规模、高精度的模型训练与推理。这也对存储技术提出了新的要求，既需要提高可持续性和平衡性，又要强化运维能力；除此以外，数据安全也是重中之重，而防止勒索攻击和其他威胁，也是联想凌拓解决方案的核心能力之一。

【联想凌拓产品管理与营销高级总监林佑声】

“未来，存储技术将朝着多维度发展，以满足不同应用场景的需求。我们的目标是打造端到端的本地化解决方案，结合全球领先的大模型技术与中国市场的实际需求，为客户提供更高效、更安全的存储方案，助力AI技术在各行业的实际落地。”林佑声说道。

AI赋能企业数字化转型

联想凌拓在AI与数据深度融合方面的探索和实践，催生了为企业量身定制的AI数据基础设施解决方案，这不仅帮助各行各业的客户实现了数字化转型和智能化升级，而且也为行业树立了新的标杆。

在医疗领域，AI辅助诊断通过整合多维度数据，不仅可以大幅提高诊断的精准性，而且还能帮助医生发现传统方法难以察觉的病症。多源数据输入为数据质量提升提供了重要基础，而联想凌拓的分布式存储技术和场景化优化架构，则为这些应用提供了强有力的支撑。

在媒体娱乐领域，渲染过程中会产生大量碎片化文件，需要对其高速处理，否则就会影响整体效率。联想凌拓与客户的设计师和工作室紧密合作，通过优化数据部署与计算连接，为客户提供最适合的解决方案。例如，在动画渲染中，联想凌拓的存储技术显著缩短了复杂角色毛发细节渲染的时间，从原来的5-7天缩短至极短时间，为行业客户带来了极其显著的效率提升和成本节约。类似的技术优势同样适用于芯片设计和其他复杂计算场景。

在智能驾驶领域，中关村软件园每天都有许多无人车运行并收集大量数据，通过持续的AI训练优化车辆决策。联想凌拓的存储技术为这些数据的采集、存储和分析提供了高效支持，从而助力智能驾驶系统的持续优化和进化。

在办公智能化领域，联想的销售团队已经采用AI“智能体”辅助销售工作。譬如可以直接询问AI，根据客户的个性化需求自动生成最优产品配置建议，极大地提升了销售效率和客户沟通的精准性。

联想凌拓打造的AIPod智算一体化平台整合了GPU、服务器、存储和网络设备，不仅降低了客户的试错成本，还为其提供了清晰的性能数据，便于申请预算或制定下一步计划，让客户可以更好地专注于AI与业务场景的结合，而无需过多担心硬件架构的复杂性。

在金融领域，AIPod可以帮助客户通过量化交易模型预测股市动态，提高决策效率；

在医疗领域，AIPod支持AI精准定位疾病，加快诊断流程；

在制造领域，AIPod被用于工厂缺陷检测，帮助企业快速发现并剔除瑕疵品……