Alluxio 公司创始人、董事长兼首席执行官，北京大学兼职教授李浩源日前撰文指出：随着 DeepSeek AI 的出现，生成式人工智能的传统方法正在经历一场变革。此前，该行业的运作前提是，在硬件、资金和人力方面进行大量的初始投资是必不可少的，遵循的是 “赢家通吃” 模式。DeepSeek 的出现标志着一个重大转变，这不仅是一项技术进步，也是对人工智能领域竞争动态的重新构想。
李浩源认为：生成式人工智能的未来格局将有利于那些能够在软件方面快速迭代的企业，从而在更广泛的范围内提高效率和促进创新。
DeepSeek 的成功表明，行业不再仅仅强调对大量 GPU硬件的投资和大规模模型。目前，该行业正朝着以下方向发展，一是降低进入门槛，使中小企业和初创企业无需大量前期投资就能参与生成式人工智能创新；二是优化 GPU 利用率，利用存储和计算分离等技术（Alluxio 在这一领域尤为出色），以促进更有效、更灵活的人工智能模型开发和部署。
这个文章中提到的存储和计算分离的技术，是在计算框架和存储系统之间，从新构建了一个新的数据编排平台，通过添加一层抽象来解决数据访问的挑战。
Alluxio系统是全球首个分布式超大规模数据编排系统，孵化于加州大学伯克利分校AMP实验室。自项目开源以来，已有超过来自300多个组织机构的1200多位贡献者参与开发，包括全球最头部科技公司、最顶尖的计算机科研院所等，现已成为发展最快的开源大数据项目之一。
李浩源本科毕业于北京大学计算机系，随后在康奈尔大学攻读硕士，后赴UC Berkeley AMPLab 获得博士学位，师从分布式系统和网络领域泰斗Ion Stoica教授和Scott Shenker教授。李浩源在读期间创立了Alluxio（曾用名Tachyon）技术原型，并随后创建Alluxio公司并致力于推广技术商业化，于2021年完成5000万美元C轮融资。
近日，Alluxio发布了Alluxio Enterprise AI 3.5最新版本。该版本凭借仅缓存写入模式 ( Cache Only Write Mode )、高级缓存管理策略以及 Python 的深度集成等创新功能，大幅加速 AI 模型训练并简化基础设施运维，助力企业高效处理海量数据集、优化 AI 工作负载性能。AI驱动的工作负载常因海量的数据管理复杂度高导致效率瓶颈以及训练周期延长。Alluxio Enterprise AI 3.5 通过快速优先访问关键数据、无缝集成主流AI框架等优化手段来提升性能，从而加速模型开发。
Alluxio Enterprise AI 3.5版本下载地址：https://www.alluxio.com.cn/product/download/
