进入2024年，全球AI大模型领域呈现出激烈的竞争态势，多个模型在不同的应用场景和性能测试中展现了各自的优势。目前首屈一指的当属OpenAI的GPT-4系列， Anthropic的Claude-3、谷歌的Gemini系列、阿里云的通义千问、百度的文心一言、商汤科技的日日新大模型、华为的盘古大模型、科大讯飞的星火认知大模型、月之暗面科技的Kimi以及字节跳动的豆包大模型等在实际应用中也展现了强大的潜力，在各自的领域内推动了AI技术的发展。
AI大模型已经成为推动技术进步的关键因素。
存储技术支持大模型应用和开发
AI大模型应用和开发工作能得到快速发展，与数据存储系统发挥的巨大作用密不可分。
数据存储系统在AI大模型应用和开发工作中不仅提供了基础支撑，还推动了性能提升、成本控制和生态互通，并迎来广阔的市场化前景。
通过建立数据湖等统一数据管理系统、强化多云数据管理措施、支持高性能文件存储与对象存储之间的数据同步以及加快存储介质创新等创新举措，存储技术在不断推动AI大模型的创新。
例如，数据存储系统为大模型训练和应用需要处理和存储的海量数据提供了必要的基础设施，支持数据的采集、清洗、转换、标注和长期归档，为AI大模型的各个环节奠定了基础。例如，华为发布的AI数据湖解决方案，通过数据管理DME、一站式知识生成工具链eDataMate、数据编织Data Fabric等，使AI训练数据全局可视、可管、可用，提升了训练数据归集、预处理和训练效率。
存储系统的性能直接影响大模型训练和推理的速度。高性能的存储系统能够加速数据读取、写入和处理，减少计算资源的等待时间。阿里云文件存储CPFS（Cloud Parallel File Storage）提供了全并行IO架构，数据和元数据分片存储在所有节点上，可以实现单文件读写利用所有节点带宽，高达20TB/s的吞吐和3亿IOPS加速了AI训练过程；阿里云表格存储Tablestore为元数据存储和检索提供了卓越的性能和可靠性，支持线上实时查询，提供了向量存储格式、向量检索，实现对图、文、音、视的语义检索与传统检索相结合的查询功能 。
AI大模型的开发和应用需要数据在不同环节和平台间的便捷流动。数据存储系统通过提供统一的命名空间和多协议访问，简化了数据流转，加强了与数据生态的互通。JuiceFS的多云、多region的数据分发能力，为大模型提供了灵活的数据管理。
在AI大模型实际应用中，数据的安全性和隐私保护尤为重要。数据存储系统通过实施访问控制、加密和备份等措施，确保了数据的安全和合规性。
AI大模型带动存储技术和市场发展
与此同时，AI大模型的发展和广泛应用也为存储技术带来了新的挑战和机遇，推动存储技术和市场的进步。
例如，AI大模型直接带动了对更大容量、更高性能存储系统的需求，推动存储技术供应商开发具有更高IOPS和吞吐量的存储解决方案以及存储架构的系统级优化、扩展性和灵活性，提升了数据加密、访问控制等安全技术的水平，并且加速与云计算、边缘计算等其他技术的融合，为存储市场的发展注入了新的动力。
共存、互促、双赢
AI大模型与存储技术的互相促进和发展是一个多方面的过程，涉及技术创新、架构优化、应用实践等多个层面，其突破点可以从高效数据存储与管理、数据压缩与优化、增强数据访问性能、弹性扩展能力、安全性与合规性、跨学科合作、持续创新与迭代等方面着手，有效推动双方的协同发展，为AI技术的进步提供坚实的基础支撑。
