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多年來，算力一直是 AI基礎(chǔ)設(shè)施討論中的決定性指標(biāo)。隨著各類組織不斷突破性能極限，處理能力、內(nèi)存吞吐量、互連速度、功率密度等各項(xiàng)指標(biāo)均實(shí)現(xiàn)了顯著提升。當(dāng)行業(yè)面臨的緊迫挑戰(zhàn)是訓(xùn)練大規(guī)模模型，并將 AI 從實(shí)驗(yàn)階段推向?qū)嶋H應(yīng)用時(shí)，這種關(guān)注是合乎情理的。

然而，隨著 AI 在中國及亞太地區(qū)的應(yīng)用日趨成熟， 算力與數(shù)據(jù)之間的結(jié)構(gòu)性差距正變得愈發(fā)關(guān)鍵。訓(xùn)練固然重要，但 AI 發(fā)展的下一階段將不僅取決于企業(yè)能夠部署多少算力，更取決于隨著時(shí)間的推移，AI 系統(tǒng)將消耗、生成、保留和復(fù)用多少數(shù)據(jù)。而當(dāng) AI 進(jìn)入生產(chǎn)和推理階段以驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值，這種差異將愈發(fā)顯著 。AI 不僅在使用數(shù)據(jù)，還在持續(xù)創(chuàng)造新數(shù)據(jù)——從上下文、元數(shù)據(jù)到輸出結(jié)果、歷史記錄，以及許多企業(yè)為了治理合規(guī)、模型優(yōu)化或未來使用而希望保留的運(yùn)行衍生數(shù)據(jù)。

不同的AI工作負(fù)載對存儲(chǔ)分層也存在著不同的需求，涵蓋從數(shù)據(jù)攝取、訓(xùn)練到推理和長期留存的各個(gè)階段，因?yàn)樵诿總€(gè)階段，系統(tǒng)對性能、容量和成本的要求都有著本質(zhì)的區(qū)別。一旦推理開始，這種分歧就更加明顯：算力的擴(kuò)展可能呈階段性波動(dòng)，但數(shù)據(jù)的增長卻永不停歇。

久而久之，AI 生產(chǎn)環(huán)境的運(yùn)作方式將越來越呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)系統(tǒng)的特征，而非純粹的算力系統(tǒng)，因?yàn)閿?shù)據(jù)的積累開始決定這些系統(tǒng)如何擴(kuò)展、運(yùn)行并交付價(jià)值 。這一點(diǎn)在亞太地區(qū)尤為關(guān)鍵，因?yàn)樵摰貐^(qū)的AI應(yīng)用正在規(guī)模擴(kuò)張、成本壓力、能源限制與監(jiān)管復(fù)雜性的多重因素交織下加速演進(jìn) 。

中國及亞太區(qū)的 AI 數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大

亞太地區(qū)的增長勢頭是有目共睹的。德勤的一份報(bào)告顯示，該地區(qū)有望成為全球下一個(gè)數(shù)據(jù)中心樞紐——預(yù)計(jì)到2030年，數(shù)據(jù)中心投資將達(dá)到約8,000億美元。

同時(shí)， AI 基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃十分復(fù)雜。這里匯集了高速增長的數(shù)字經(jīng)濟(jì)體、擁有成熟基礎(chǔ)設(shè)施的市場以及新興的 AI 原生環(huán)境，且各地的優(yōu)先事項(xiàng)不盡相同。例如在中國十四屆全國人大四次會(huì)議經(jīng)濟(jì)記者會(huì)中，與會(huì)的國家發(fā)改委領(lǐng)導(dǎo)表示，將深化“人工智能+”行動(dòng)，賦能千行百業(yè)、服務(wù)千家萬戶，并預(yù)測“十五五”末 AI 相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將增長到10萬億元以上。 為實(shí)現(xiàn)這一遠(yuǎn)大的愿景，企業(yè)需要確保數(shù)據(jù)其基礎(chǔ)設(shè)施能夠承載不斷增長的 AI 工作負(fù)載。

因此，AI 的真正瓶頸已經(jīng)逐漸從爆發(fā)式的算力，轉(zhuǎn)向了如何經(jīng)濟(jì)高效地大規(guī)模管理數(shù)據(jù)。隨著 AI 環(huán)境的擴(kuò)大，企業(yè)必須支持?jǐn)?shù)據(jù)全生命周期的分層管理：熱數(shù)據(jù)需要閃存以實(shí)現(xiàn)快速訪問、間歇性使用的溫?cái)?shù)據(jù)以及需要長期存儲(chǔ)的冷數(shù)據(jù)則可以利用 HDD 的經(jīng)濟(jì)性。將所有數(shù)據(jù)集中在單一的高性能存儲(chǔ)層，在小規(guī)模下或許可行，但隨著數(shù)據(jù)量的增長，這在效率和經(jīng)濟(jì)上都將難以為繼 。

從實(shí)際應(yīng)用角度來看，亞太地區(qū)的 AI 增長不僅會(huì)對算力部署施加壓力，還會(huì)對支撐 AI 長期可持續(xù)、經(jīng)濟(jì)高效運(yùn)行所需的底層數(shù)據(jù)架構(gòu)提出更高要求。 這就是為何底層架構(gòu)現(xiàn)在與原始速度同等重要。在討論擴(kuò)展時(shí)，關(guān)鍵在于可用性、持久性、韌性，以及長期留存和管理數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)性。現(xiàn)在真正重要的是：當(dāng)數(shù)據(jù)量激增、工作負(fù)載變化以及成本壓力加劇時(shí)，底層架構(gòu)能否跟上步伐。

AI的長期成本考量

隨著 AI 步入持久且持續(xù)生成數(shù)據(jù)的階段，其長期成本將不僅由算力決定，還取決于企業(yè)如何長期高效地保留和管理數(shù)據(jù)。在大規(guī)模應(yīng)用中，總體擁有成本（TCO）由存儲(chǔ)成本、功耗、散熱設(shè)備以及管理激增數(shù)據(jù)的運(yùn)營負(fù)擔(dān)共同決定。

這正是可持續(xù)性與基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)密不可分的原因所在。 問題不僅在于如何為算力供電，還在于如何將 AI 構(gòu)建為能高效利用容量、能源和物理空間的數(shù)據(jù)系統(tǒng)——涵蓋從數(shù)據(jù)攝取、訓(xùn)練到推理和長期留存的各個(gè)環(huán)節(jié)。并非所有數(shù)據(jù)都需要存儲(chǔ)在同一性能層級(jí)。將存儲(chǔ)資源與工作負(fù)載需求相匹配，可以讓企業(yè)在數(shù)據(jù)全周期內(nèi)更高效地利用容量、能源、散熱和物理空間。

對于基礎(chǔ)設(shè)施決策者而言，這意味著從一開始就將可持續(xù)性和TCO設(shè)計(jì)作為設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行考量。在系統(tǒng)投產(chǎn)前，關(guān)于數(shù)據(jù)留存、分層、持久性和可用性的初始假設(shè)，在投產(chǎn)后都會(huì)產(chǎn)生長期影響；一旦進(jìn)入大規(guī)模階段，再回頭來調(diào)整的代價(jià)將極其高昂。那些從數(shù)據(jù)全生命周期角度出發(fā)進(jìn)行構(gòu)建的企業(yè)，將能更好地以經(jīng)濟(jì)可持續(xù)且具備運(yùn)營韌性的方式實(shí)現(xiàn) AI 擴(kuò)展。

AI 的下一階段將由架構(gòu)定義

行業(yè)正在跨越僅關(guān)注芯片、基準(zhǔn)測試和模型峰值性能的階段。下一階段將由架構(gòu)選擇來塑造，這決定了在應(yīng)用規(guī)模擴(kuò)大時(shí)，系統(tǒng)能否保持經(jīng)濟(jì)可行性、適應(yīng)性和可持續(xù)性。

這意味著需要思考更棘手的問題，例如：應(yīng)該保留多少數(shù)據(jù)？留存多長時(shí)間？哪些工作負(fù)載需要強(qiáng)大的性能，哪些不需要？企業(yè)應(yīng)如何在訪問便捷性、韌性、治理和成本之間取得平衡？這些不再是次要問題，而是決定 AI 能否以商業(yè)可行且可長久運(yùn)營的方式實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展的核心要素。

AI 領(lǐng)域的下一批贏家，將不僅僅是那些部署了最多算力的企業(yè)，更是那些理解AI系統(tǒng)長期運(yùn)作規(guī)律，并基于“AI不僅創(chuàng)造智能，同時(shí)也創(chuàng)造數(shù)據(jù)”這一現(xiàn)實(shí)進(jìn)行構(gòu)建的企業(yè)。在大規(guī)模應(yīng)用下，數(shù)據(jù)即系統(tǒng)。