每经编辑｜陈晓丽    

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AI推理的飞跃：智能的边界在不(bu)断(duan)拓展

近(jin)年来，人工智能（AI）领域(yu)的(de)发展可谓一(yi)日(ri)千(qian)里(li)，其(qi)中(zhong)AI推(tui)理能(neng)力更是迎来(lai)了(le)革命(ming)性(xing)的突破。过去，AI在(zai)理解和(he)执行(xing)复杂(za)任务方(fang)面(mian)常(chang)常显得(de)力(li)不(bu)从心，但如今(jin)，随(sui)着深(shen)度学(xue)习模型的(de)不(bu)断(duan)优化和算(suan)力的(de)飞(fei)速提升(sheng)，AI推理的准(zhun)确性和效率都达到(dao)了前(qian)所未有的(de)高(gao)度(du)。

想象(xiang)一下(xia)，我们(men)曾经为如何让(rang)机(ji)器(qi)“思考(kao)”而苦恼，而现在，AI不仅(jin)能够识别(bie)图(tu)像、理解(jie)语音(yin)，甚至(zhi)能(neng)够进(jin)行(xing)创作(zuo)、诊断疾病(bing)、驾驶(shi)汽车，这些(xie)都离不开强大(da)的AI推(tui)理能力。这(zhe)种能力的(de)核心(xin)在(zai)于(yu)模型(xing)能够(gou)从海量(liang)数(shu)据中(zhong)学习(xi)到复(fu)杂的(de)模式和规律，并基于这(zhe)些(xie)知识(shi)进行预(yu)测(ce)、判断(duan)和决(jue)策。

例(li)如，在(zai)医疗(liao)领域，AI推理(li)可以(yi)通过分析(xi)大量的(de)医(yi)学影(ying)像(xiang)和病历(li)数(shu)据(ju)，辅助(zhu)医(yi)生(sheng)进行(xing)更精(jing)准的疾病(bing)诊断，甚至(zhi)发现(xian)肉眼(yan)难以察(cha)觉(jue)的早期(qi)病(bing)灶。在(zai)自动驾驶(shi)领域(yu)，AI推理系(xi)统(tong)能够(gou)在毫(hao)秒之间处(chu)理来(lai)自传感器(qi)的大量信息，实(shi)时(shi)感(gan)知周(zhou)围(wei)环(huan)境(jing)，并做(zuo)出安全(quan)的驾驶(shi)决(jue)策，这(zhe)对于(yu)保障行车(che)安全至(zhi)关(guan)重要(yao)。

AI推理(li)的进步(bu)，也(ye)体现(xian)在(zai)其对(dui)自然语言(yan)的理解(jie)上。早期(qi)的机器(qi)翻(fan)译常(chang)常(chang)生硬(ying)且充满(man)错误，而现在(zai)，AI能够进行(xing)流(liu)畅、自然(ran)的对(dui)话，甚至写出(chu)富(fu)有情感(gan)的(de)诗歌和文(wen)章。这背后(hou)是大(da)型(xing)语(yu)言模(mo)型（LLM）的(de)功劳，它们(men)通过在互联网(wang)规(gui)模的(de)数(shu)据集上进行(xing)训练，学(xue)习到(dao)了语言的细微之(zhi)处和上(shang)下文的关联，从(cong)而实(shi)现了(le)如此(ci)惊人(ren)的表现(xian)。

这(zhe)种(zhong)能力(li)的(de)提升，不(bu)仅(jin)改变了我(wo)们与(yu)机器(qi)交(jiao)互的方(fang)式，也(ye)为内(nei)容创作、信息(xi)检索、客(ke)户(hu)服务(wu)等(deng)领域带来(lai)了巨(ju)大的(de)变革(ge)。

AI推理(li)的巨大(da)潜(qian)力也(ye)伴(ban)随着挑(tiao)战。模(mo)型的规模(mo)越来(lai)越大(da)，对(dui)算力和(he)数据(ju)的需(xu)求也(ye)随(sui)之(zhi)激增。如何(he)高效地训练和(he)部署(shu)这些(xie)模型(xing)，如何保证(zheng)推(tui)理过(guo)程(cheng)的(de)实(shi)时(shi)性(xing)和低延迟(chi)，都是亟待解决(jue)的问(wen)题。这就需要(yao)强大的硬(ying)件支持(chi)和优化的算(suan)法，而大容量存储(chu)技术恰恰能够扮演(yan)关(guan)键角色(se)。

大容量存储：为(wei)AI的(de)腾飞注(zhu)入澎(peng)湃动(dong)力(li)

AI推(tui)理的(de)每一(yi)次(ci)飞跃，都离不开(kai)背后强大(da)的(de)数据支撑(cheng)和高效(xiao)的(de)存储能力。海(hai)量(liang)的数据是训练AI模型(xing)的基石，而快(kuai)速(su)、可靠的存(cun)储系(xi)统(tong)则是保(bao)证模(mo)型能够充(chong)分发(fa)挥(hui)其推(tui)理(li)潜力(li)的关(guan)键(jian)。

如今，AI模(mo)型动辄拥有数(shu)十亿甚至数(shu)万(wan)亿的(de)参(can)数(shu)，训练(lian)这些(xie)模(mo)型需(xu)要(yao)TB甚至(zhi)PB级(ji)别(bie)的数(shu)据。这些数据可(ke)能包(bao)括图像(xiang)、视频、文本、音(yin)频(pin)、传(chuan)感器(qi)数(shu)据等各(ge)种形(xing)式。如(ru)果没有(you)足够大的存(cun)储空间来容纳这些数(shu)据，AI模型(xing)就无法得到充(chong)分的(de)训练，其性(xing)能也(ye)将大打折(zhe)扣。因(yin)此(ci)，大(da)容量(liang)存储(chu)技术(shu)的发(fa)展，是(shi)AI能否持续(xu)进(jin)步的先(xian)决条件(jian)。

更重(zhong)要的是(shi)，AI推理的速度(du)往(wang)往要(yao)求数(shu)据能(neng)够(gou)被(bei)快(kuai)速(su)地(di)读(du)取和(he)访问。模型(xing)在(zai)运行时，需要(yao)不断(duan)地从存(cun)储(chu)中获取(qu)参数和数据(ju)进(jin)行计算(suan)。如果(guo)存储系统(tong)的(de)读写速度(du)跟(gen)不上，就(jiu)会成(cheng)为(wei)AI推理的“瓶颈”，导(dao)致(zhi)整体性(xing)能下(xia)降。这(zhe)就需(xu)要高(gao)性能的存储介(jie)质(zhi)，如(ru)固态(tai)硬盘（SSD）以及(ji)未来(lai)可能(neng)出现(xian)的(de)更先(xian)进(jin)的(de)存(cun)储技(ji)术。

高效(xiao)的(de)数据管理(li)和索(suo)引(yin)技术也(ye)必(bi)不可(ke)少，它(ta)们(men)能够帮(bang)助AI系(xi)统快速(su)定位(wei)所需(xu)数(shu)据，减少不必(bi)要的(de)检索时(shi)间(jian)。

AI模型(xing)的部署和(he)迭代也对(dui)存储(chu)提出(chu)了新(xin)的要(yao)求。随着AI应用(yong)的(de)普及，越来(lai)越(yue)多(duo)的AI模(mo)型(xing)需要被(bei)部署(shu)到(dao)各种设(she)备(bei)上，从数据(ju)中(zhong)心到(dao)边缘(yuan)设备(bei)，甚至(zhi)嵌入(ru)式系(xi)统(tong)。这些部(bu)署环境对存(cun)储(chu)的(de)容(rong)量、功耗、成(cheng)本都有不同(tong)的考量(liang)。大容量、高(gao)密度(du)的存储(chu)解(jie)决方(fang)案，能够(gou)帮(bang)助我(wo)们以更(geng)低的成(cheng)本(ben)和(he)更小的空(kong)间实(shi)现(xian)AI的广(guang)泛(fan)应用(yong)。

快速(su)的存(cun)储(chu)读写(xie)能力也(ye)能够支持(chi)AI模型的实(shi)时更新和(he)在(zai)线学习(xi)，使其(qi)能够(gou)不断(duan)适应新的数据和(he)环(huan)境变化(hua)。

未来，随(sui)着AI技术(shu)的(de)进一(yi)步发(fa)展，例如(ru)更(geng)复杂(za)的(de)模型结(jie)构、更(geng)广泛的应(ying)用场(chang)景(jing)，对(dui)存储的需求也(ye)将(jiang)不(bu)断攀(pan)升。我(wo)们可以预(yu)见(jian)，存储技(ji)术将朝着(zhe)更高密度、更高(gao)速度(du)、更低功(gong)耗、更低(di)成(cheng)本(ben)的方向发(fa)展。光存储(chu)、DNA存储(chu)等颠覆(fu)性(xing)技术(shu)的出现，也(ye)可能(neng)为(wei)AI提供前所未(wei)有的存(cun)储(chu)能力(li)。

AI推理与大(da)容量(liang)存储的(de)深(shen)度融合，将共同开(kai)启(qi)一个(ge)更(geng)加智能(neng)、更加高(gao)效(xiao)的未(wei)来。

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图片来源：每经记者 阿尔拉米 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄