從遠古人類鉆木取火摩擦出的第一縷星火

到大運會上的圣火綻放出奪目的光芒

人類智慧的火光點亮了歷史的一程又一程

如今，當現代科技再一次與人類智慧交匯

便碰撞出了絢爛的人工智能火光

以數據為燃料，

讓AI的星火照亮每個角落

在最近閉幕的第31屆世界大學生夏季運動會上，出現了一位特別的志愿者，她是科大訊飛利用AI創造的虛擬志愿者“小芙”。小芙能用中文、英文、四川方言等多語種進行開放式的交互，讓來自世界各地的運動員和觀眾都能和她進行無障礙的交流互動。

小芙是如何被創造的？她的誕生歷程可并不簡單。小芙搭載了訊飛星火認知大模型。該模型依靠海量數據持續進化，擁有跨領域的知識和語言理解能力，能夠基于自然對話方式理解與執行任務。毋庸置疑，“數據”是人工智能發展的關鍵，正如小芙的誕生是基于大量的賽事信息和人體面部特征等數據。

進入AI大模型時代，數據的重要性尤為凸顯。數據的質量直接影響了大模型的質量，更進一步說，數據的質量決定了AI智能的高度。作為數據的載體，數據存儲則成為了AI大模型的關鍵基礎設施，唯有存好“數據”這一關鍵燃料，才能讓AI持續點亮各行各業，照亮世界的每個角落。

轉動萬花筒，

讓數據之光折射在生活的每一面

如果把生活比作一個萬花筒，那么數據就是一束光，日復一日地照在我們生活的不同切面上，旋即折射出美輪美奐的光輝，將世界變得更加繽紛絢爛，也悄然改變著世界的運行方式。

當通勤高峰水泄不通，而我們依靠導航巧妙地避開了擁堵路段，這是城市智慧交通系統每年產生的數百PB數據在為我們保駕護航；當金融業驚濤駭浪，而我們因擁有可靠的投資分析而平穩渡過，這是銀行通過挖掘并分析海量交易數據，來幫助用戶規避風浪。如今，當大模型風靡全球，這是數據在AI領域從量變到質變的爆發。

從1950年圖靈發表了一篇題為《機器能思考嗎？》的論文，第一次提出了“機器思維”的概念，到AlphaGo與世界圍棋冠軍在比賽中激烈交鋒；從第一個聊天機器人Eliza能夠和人類進行固定的對話，到智能機器人走入各行各業和尋常萬家；從AI翻譯根據指令生成固定文本，到AI應用能夠洋洋灑灑寫詩作畫。人工智能的發展經歷了從無到有、從稚嫩到成熟的過程。

在這個過程中，數據扮演著不可或缺的核心角色，而數據存儲也自然成為了影響AI發展的關鍵因素。以訊飛星火認知大模型為例，它從誕生至今，經歷了多個版本的迭代，其每一次的成長，都離不開數據的數量和質量的突破，也離不開數據存儲的優化升級。

建設AI存力，

華為分布式存儲點亮大模型的未來

當前，人工智能技術正從感知理解世界的專用領域，跨越式地邁向生成創造世界的通用領域，這讓訊飛星火認知大模型的發展，面臨著新的來自數據基礎設施的挑戰，例如多樣化的數據接入、存儲資源利用率低，以及數據安全風險等。為應對上述挑戰，訊飛星火認知大模型基于華為OceanStor Pacific分布式存儲，打造統一存力底座，開展存力和算力的協同體系等研究。

我們可以將AI大模型的全流程視為一個對海量數據進行加工的智能工廠，其工序涵蓋數據的歸集、清洗、萃取、提煉等。在華為OceanStor Pacific分布式存儲的加持下，數據能在這家智能工廠中無縫流轉，讓數據的拷貝和遷移成為了過去式。

不僅如此，華為OceanStor Pacific分布式存儲還讓這家智能工廠能夠做到自動識別熱、溫、冷數據，并將不同類型的數據調度至合適的位置，以讓訓練集數據始終能夠享用最高性能的存儲，極大地提升了模型的訓練效率，加速大模型朝著更高階的智能方向演進。

科大訊飛副總裁、AI工程院院長潘青華表示，國產AI大模型只有基于自主創新的存力和算力底座才有新的未來。當下，科大訊飛與華為數據存儲正并肩推進AI存力底座的聯合創新項目，共同打造面向AI大模型場景的最佳數據存儲解決方案，在算力和存力協同體系、數據全生命周期管理等方向上尋求突破。

人類科技的發展如同大運會上一場激烈的接力賽，一棒接一棒，不斷逼近科技與智能的巔峰。當時代將AI大模型這一棒遞到我們手中，全行業便開啟了又一段勇于突破的激情征程。華為將攜手各行各業的伙伴，為實現智能世界的目標而共同努力，加速AI之光照進未來。