米兰官网-AI就要“无底洞式”投入？变化正在发生—新闻—科学网

于本年的世界人工智能年夜会（WAIC 2025）上，2024年诺贝尔物理学奖患上主、“神经收集之父”杰弗里 辛顿（Geoffrey Hinton）发表了如许一个不雅点：“人类智能可能没法逾越或者者战胜呆板智能，缘故原由是呆板拥有永世的影象。”

这引起了华为公司副总裁、数据存储产物线总裁周跃峰的非分特别存眷。“这必然水平上反应了，AI的能力不仅取决在处置惩罚信息的思索能力，也取决在体系的影象能力。”

存储产物是信息体系的“影象体”。周跃峰提出，跟着AI年夜模子走出试验室、走进千行百业的出产体系，人们愈来愈熟悉到，除了了算力，体系的存储和其优化（或者称“存力”）于整个AI体系中至关主要。

AI SSD：为晋升AI训推效率而生

“这些年AI虽然火热，但也碰到了很多难题，真实的运用落地、创造价值的案例较少，很多都卡于了练习、推理以致微调环节。”上海人工智能研究院副院长杨浩于近期一次公然分享中提到，AI练习难、推理难、成本高，“许多企业负担不起”。

对于在很多中小范围机构或者企业而言，他们能涉及的“AI集群”，年夜多只是一台训推一体机。

周跃峰向《中国科学报》先容说，最多见的8卡的训推一体机，往往它的显存或者高带宽内存（HBM）巨细是必然的，碰到参数目年夜的模子，想去做推理就推不动。他举例说道，要练习一个参数目为671B的模子，需要的原始语料数据要跨越3.5PB；拿它来做微调，需要计较集群体系的显存容量跨越13TB。

但实际问题是，一台8卡训推一体机的数据存储上限还有于GB级别，仅能撑持于32B参数范围的模子微调。

近似训推一体机如许的“小盒子”，究竟资源有限，怎么办？

“于模子微调的场景，咱们建议应该配一些超快机能的AI SSD。”周跃峰先容说，基在8张算力卡的内存，再搭配2张华为3.2TB的AI SSD，单机可用内存可晋升至7TB，单机可微调模子参数可达235B。

据相识，自2024年末最先，各年夜存储厂商都于加快结构面向AI事情负载需求的SSD产物（SSD即固态硬盘，系经常使用存储介质）。相较在传统SSD，AI SSD以“机三木SEO-能更强、时延更低、耐用性更优、软件栈更适配”的焦点特质，成为支撑AI基础举措措施的要害存储载体。

做好存算协同，赛过“冒死堆算力”

一个显而易见的征象是，AI对于数占有多年夜依靠，就象征着给存储介质带来多年夜压力——于练习阶段，AI模子需要从PB级数据集中连续读取及写入数据；于推理阶段，面临多并发哀求及多模态输入，体系对于数据相应速率、带宽及不变性的要求也连续爬升。只是，AI于晋升“理解”与“天生”能力的同时，底层存储却往往难以支撑这类非线性增加的数据流量，这类不匹配造成为了“AI存力瓶颈”，详细体现就是“内存墙”及“容量墙”。

今朝，人们广泛利用HBM及DRAM作为AI存储，此中HBM常与GPU共同利用，DRAM则于更广泛的AI运用中作为主内存利用。两种存储介质虽然速率快，但容量受限，难以“吃下”迅速增加的年夜模子参数及汗青KV Cache（缓存），进而致使模子练习推理没法正常举行。

近期，华为推出了其自研的两类AI SSD：别离对于应为助力扩大高带宽内存（HBM）及替换机械硬盘（HDD），目的就是为了打破AI训推体系中遍及存于的“内存墙”及“容量墙”。

中国电子工业尺度化技能协会数据存储专业委员会秘书长孙钢认为，于数据驱动智能的时代配景下，经由过程软硬件技能协同解决AI训推中的存储瓶颈，是一个“比不停重叠昂贵算力更为经济可行的选项”。

“AI时代，从算力驱动到数据驱动，存储财产正于发生跃迁。各人此刻耳熟能详的‘以存强算’，印证了存力成长的须要性，也申明之前简朴堆算力‘暴力计较’的方式既不经济，也不成连续。”孙钢暗示，这其实不是说算力不主要，而是于很多AI运用场景下，更多问题来自在存储瓶颈。

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从华为等企业已经最先推出各种AI SSD来看，AI存储正朝着以技能立异打破“机能—容量”对于立、实现两者均衡的标的目的成长。从单一介质的技能冲破来讲，需要一种能打破机能及容量的瓶颈的存储介质呈现；从存储架构来讲，需要构建一个智能协同的AI存储架构，即经由过程软件立异设置装备摆设一个三级缓存架构（HBM-DRAM-AI SSD），让差别机能、容量的存储高效协同事情。

从“堆硬件”到“提效能”：闭幕 AI“无底洞”式投入

跟着天生式AI向Agentic AI（智能体协同群）迅速成长，AI模子的繁杂度呈指数级爬升，Token范围从千亿级向万亿级甚至更高维度冲破。连续加码的硬件采购、机房设置装备摆设、能耗支出，正让不少企业堕入“无底洞” 式投入的困境。

“咱们一直于思索，怎样帮忙企业于有限的AI基础举措措施资源下让AI练习及推理的机能患上以最年夜化阐扬。”周跃峰谈到，这一思索不仅道出了企业的遍及焦急，更指向了Agentic AI时代AI基建的焦点命题 ——从“堆硬件”的粗放式增加，转向“提效能”的邃密化运营。

周跃峰说，这也恰是华为的发力标的目的：不管是AI SSD等硬件产物，还有是UCM推理影象数据治理器等软件方案，其焦点逻辑均缭绕架构重构、技能立异与计谋优化睁开，方针就是将企业有限的AI基建资源，高效转化为能落地的营业价值。

“咱们不雅察到很多此前被认为是‘冷数据’正于被激活或者者‘变暖’。孙钢分享说，当数据从冷到温、从温到热，本来的“成本”正于酿成“价值”，AI时代存储的逻辑正于发生变化，各种缭绕数据存储的立异也正接连不断。