近期，华为技术有限公司发布了一份详尽的白皮书，深入探讨了2024年AI Ready数据基础设施的参考架构。这份28页的报告，不仅揭示了AI大模型发展背景下数据基础设施的重要性，还分析了其在提升国家竞争力中的关键作用。
随着AI技术的不断演进，从早期的单一模态到如今的多模态应用，AI大模型已广泛渗透到金融、医疗等多个行业，彻底改变了AI的开发模式。然而，这一过程中，行业也面临着诸多挑战，如数据资产管理复杂、集群可用度难以保证、数据一致性问题和安全性风险等。
为了应对这些挑战，华为提出了AI Ready数据基础设施的概念，这种基础设施具备大规模数据归集与预处理的能力，能够实现高性能与强一致性，同时拥有超强韧性和内生数据安全特性。它覆盖了智算中心、云和互联网、边缘训推三大应用场景，为不同场景下的AI应用提供了有力的支持。
在智算中心场景中，AI Ready数据基础设施需要应对算力快速增长和数据孤岛等问题，华为的解决方案是引入AI数据湖方案，通过高效的数据管理和处理能力，实现数据的高效利用。而在云和互联网场景下，训练效率、稳定性和成本是行业关注的焦点，华为则利用自研或开源的并行文件系统与高性能存储底座，为AI应用提供了稳定且高效的训练环境。
对于边缘训推场景，华为同样提供了针对性的解决方案。在这一场景下，企业AI改造服务具有特定的需求和方案架构，华为通过灵活的配置和优化，满足了企业的实际需求，推动了AI技术的广泛应用。
白皮书还通过科大讯飞、D银行、T云、紫东太初等企业的合作案例，展示了华为AI Ready数据基础设施在加速AI业务、赋能金融行业、构筑智算底座以及创新客服场景等方面的显著成效。这些成功案例不仅证明了华为解决方案的有效性，也为其他行业提供了宝贵的参考。
最后，白皮书为CIO们提出了一系列建议，包括建立数据湖以整合数据资源、选择合适的基础设施方案以满足业务需求、加强数据资产保护以确保数据安全、采用超融合一体机以提高系统性能以及打造专业的AI团队以推动技术创新等。这些建议旨在帮助企业更好地利用AI技术，实现业务的快速发展。
