每经编辑｜陈林    

当地时间2025-11-01,gfyuweutrbhedguifhkstebtj,JUL758毕业典礼之后艺文笔记

AI推理的飞(fei)跃：智(zhi)能的(de)边界(jie)在不(bu)断拓(tuo)展(zhan)

近(jin)年来(lai)，人工(gong)智能(neng)（AI）领域(yu)的发展(zhan)可(ke)谓(wei)一(yi)日(ri)千里，其中(zhong)AI推(tui)理能力(li)更(geng)是(shi)迎(ying)来了(le)革命性的突破。过去(qu)，AI在理(li)解和(he)执行(xing)复(fu)杂(za)任务方面(mian)常(chang)常(chang)显(xian)得(de)力(li)不从心(xin)，但(dan)如(ru)今(jin)，随(sui)着深度学(xue)习模型(xing)的(de)不断优化(hua)和算(suan)力(li)的飞速提(ti)升(sheng)，AI推理的准确性(xing)和效(xiao)率都(dou)达到(dao)了前(qian)所(suo)未(wei)有的高度(du)。

想象(xiang)一下(xia)，我们曾经为如(ru)何让(rang)机器(qi)“思考(kao)”而苦恼，而现在(zai)，AI不(bu)仅(jin)能够(gou)识别(bie)图像、理(li)解语音(yin)，甚(shen)至能够(gou)进行(xing)创作、诊断疾(ji)病、驾驶(shi)汽(qi)车，这些(xie)都离不(bu)开(kai)强(qiang)大(da)的AI推理能力。这(zhe)种能力的(de)核心(xin)在于(yu)模型(xing)能够从海量(liang)数据中(zhong)学习到复(fu)杂的(de)模式和(he)规(gui)律，并基于(yu)这(zhe)些知(zhi)识(shi)进行预测(ce)、判断和决(jue)策(ce)。

例如，在(zai)医疗领域(yu)，AI推理(li)可(ke)以通(tong)过分析(xi)大(da)量的医(yi)学(xue)影(ying)像和病历(li)数据(ju)，辅助医(yi)生(sheng)进行(xing)更精准的疾病(bing)诊断，甚至(zhi)发现(xian)肉眼难以察觉(jue)的早期病(bing)灶。在(zai)自动驾驶(shi)领域(yu)，AI推理系统(tong)能够(gou)在(zai)毫(hao)秒之(zhi)间处(chu)理(li)来自传感器的大量信息(xi)，实时感知周围环境，并做(zuo)出安(an)全(quan)的(de)驾(jia)驶(shi)决策，这(zhe)对于保障(zhang)行车(che)安全至(zhi)关(guan)重要。

AI推理的(de)进步，也(ye)体现在(zai)其对自然语言的理解(jie)上。早(zao)期的机器(qi)翻译常(chang)常生硬(ying)且充(chong)满错(cuo)误，而(er)现在(zai)，AI能够进行(xing)流畅、自然(ran)的对(dui)话，甚(shen)至写出富(fu)有情感的(de)诗歌(ge)和文章(zhang)。这背后(hou)是大型(xing)语(yu)言模(mo)型(xing)（LLM）的(de)功劳，它们(men)通过在互(hu)联(lian)网(wang)规模(mo)的数(shu)据集(ji)上进行训练，学(xue)习(xi)到了(le)语言的(de)细微之(zhi)处(chu)和上(shang)下文(wen)的(de)关联，从(cong)而实(shi)现了如此惊人(ren)的表(biao)现(xian)。

这(zhe)种(zhong)能(neng)力的提升，不(bu)仅改变了我(wo)们与机器(qi)交互(hu)的方(fang)式，也为内(nei)容创(chuang)作、信(xin)息检(jian)索(suo)、客(ke)户(hu)服(fu)务等(deng)领域带来(lai)了巨大的变(bian)革。

AI推理(li)的巨(ju)大(da)潜力也(ye)伴随着(zhe)挑(tiao)战。模(mo)型的(de)规模越来(lai)越大(da)，对算(suan)力(li)和(he)数据的(de)需(xu)求也(ye)随之(zhi)激增(zeng)。如何高效(xiao)地训(xun)练和(he)部署(shu)这些模型(xing)，如何保(bao)证(zheng)推理(li)过程(cheng)的实(shi)时性和低(di)延迟，都是(shi)亟待解决的问(wen)题。这(zhe)就需要强大的硬件(jian)支持(chi)和优化的(de)算法(fa)，而大容(rong)量存储(chu)技术(shu)恰恰(qia)能够扮演关键(jian)角色。

大(da)容(rong)量(liang)存储：为(wei)AI的腾(teng)飞注入(ru)澎(peng)湃(pai)动力

AI推(tui)理的(de)每一(yi)次飞跃，都(dou)离不(bu)开背后强(qiang)大的数(shu)据(ju)支撑(cheng)和高效的存储(chu)能力。海(hai)量(liang)的数(shu)据是训练AI模型的基石，而(er)快速(su)、可靠的(de)存储(chu)系(xi)统(tong)则(ze)是保证模(mo)型能(neng)够(gou)充分(fen)发(fa)挥其(qi)推(tui)理潜力(li)的关(guan)键。

如今，AI模型动(dong)辄拥(yong)有(you)数(shu)十亿(yi)甚至数万亿的参(can)数(shu)，训练这些模型需要(yao)TB甚至(zhi)PB级(ji)别(bie)的(de)数(shu)据(ju)。这些(xie)数据(ju)可(ke)能包(bao)括(kuo)图(tu)像、视(shi)频、文本(ben)、音(yin)频(pin)、传(chuan)感器数(shu)据等(deng)各(ge)种形式。如果没(mei)有(you)足(zu)够大的存(cun)储(chu)空(kong)间来(lai)容纳(na)这些数(shu)据(ju)，AI模型(xing)就无(wu)法(fa)得到充分的(de)训练，其性能也将大(da)打折(zhe)扣。因此，大容量存储技术(shu)的发(fa)展，是AI能(neng)否持(chi)续(xu)进步的(de)先决条(tiao)件。

更重要的是(shi)，AI推理(li)的速(su)度往(wang)往要求(qiu)数(shu)据能(neng)够被(bei)快速(su)地读取和访(fang)问。模型(xing)在运(yun)行时，需要(yao)不断(duan)地(di)从存储(chu)中获取参数和(he)数据进(jin)行计(ji)算(suan)。如果(guo)存储系统(tong)的读写速(su)度跟(gen)不(bu)上，就会(hui)成为(wei)AI推(tui)理(li)的(de)“瓶颈”，导(dao)致整(zheng)体性(xing)能下降。这(zhe)就需要高(gao)性能的存储(chu)介(jie)质，如固态硬盘(pan)（SSD）以及(ji)未(wei)来(lai)可能(neng)出现的更先进(jin)的存(cun)储技术。

高(gao)效的数据管理(li)和索(suo)引技(ji)术也(ye)必不(bu)可(ke)少，它们(men)能够帮(bang)助(zhu)AI系统(tong)快速定位所需(xu)数据，减(jian)少不必(bi)要的(de)检索(suo)时(shi)间(jian)。

AI模型(xing)的部(bu)署和(he)迭代也(ye)对存储(chu)提(ti)出了(le)新(xin)的要(yao)求。随(sui)着AI应用的(de)普及，越来越(yue)多(duo)的(de)AI模(mo)型需要被(bei)部署到各种设(she)备上(shang)，从数(shu)据中(zhong)心(xin)到边(bian)缘(yuan)设备，甚至(zhi)嵌入式系(xi)统(tong)。这些(xie)部(bu)署环(huan)境对存储的(de)容(rong)量、功(gong)耗(hao)、成(cheng)本都有不(bu)同的考量(liang)。大容量、高密(mi)度(du)的(de)存储(chu)解(jie)决方(fang)案，能(neng)够(gou)帮助我们以(yi)更(geng)低的成(cheng)本和更小(xiao)的空(kong)间实(shi)现(xian)AI的广(guang)泛(fan)应用(yong)。

快(kuai)速(su)的(de)存(cun)储(chu)读写能(neng)力也(ye)能(neng)够(gou)支持(chi)AI模型(xing)的(de)实(shi)时更(geng)新(xin)和(he)在线(xian)学习，使其能够(gou)不(bu)断(duan)适应(ying)新的数据和环(huan)境变化(hua)。

未来，随(sui)着(zhe)AI技术(shu)的进一(yi)步发展(zhan)，例(li)如更(geng)复杂(za)的模(mo)型结(jie)构、更(geng)广泛的应(ying)用场(chang)景(jing)，对(dui)存储(chu)的需求(qiu)也将不(bu)断攀(pan)升(sheng)。我们可以预(yu)见，存(cun)储(chu)技术将(jiang)朝(chao)着(zhe)更(geng)高(gao)密度(du)、更高(gao)速度(du)、更低功耗、更低成(cheng)本(ben)的(de)方向发(fa)展。光(guang)存储、DNA存储等颠(dian)覆(fu)性(xing)技术(shu)的出(chu)现，也可能为AI提供前所未(wei)有的存储能力。

AI推(tui)理与(yu)大(da)容(rong)量(liang)存储的(de)深度融(rong)合，将(jiang)共同开(kai)启(qi)一个更加智能、更加(jia)高效的(de)未(wei)来。

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图片来源：每经记者 陈志英 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄