人工智能AI离不开存储!人工智能产业分析!

以下内容中，小编将对人工智能的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对人工智能的了解，和小编一起来看看吧。

一、人工智能产业分析

近年来，在数字经济高速发展的背景下，人工智能技术及产品在企业设计、生产、营销等多个环节中均有渗透且成熟度不断提升，AI应用从消费、互联网等泛C端领域，向制造、电力等传统行业辐射。

人工智能产业发展将打开新一轮城市与区域竞争变局人工智能产业发展也打开了新一轮的城市与区域竞争变局。根据中国新一代人工智能发展战略研究院2018-2021年针对区域人工智能科技产业竞争力评价指数的追踪研究表明，2021年长三角总评分首次超过京津冀位列第一。人工智能和实体经济融合发展进程的加速和北方人工智能科技产业创新资源的“南移”是改变区域竞争力发展格局的重要因素。因此，各区域应加速补全人工智能及面向各行业的产业链、积极建设示范性智慧应用场景、前瞻布局人工智能相关标准及管理体系、推动公共研发等资源共享、强化科研与人才培育建设等以把握人工智能产业发展的重大历史机遇。

人工智能产业规模视觉市场筑起主要版图，AI芯片是增速的重要拉力人工智能产业正从发展期向成熟期过渡，除AI芯片外的细分技术赛道产业已跨过高速增长期，步入了稳步增长阶段。2021年，人工智能预计达到1998亿元规模，2026年将超6000亿元。计算机视觉仍是贡献最大的市场，但随着下游各方数字化发展的意识不断加强，其对数据这一AI模型生产要素的要求在不断变高，采购含有机器学习技术的数据类产品的需求暴露与凸显，在一定程度上带动了机器学习市场;此外，AI芯片作为人工智能产业的关键硬件，其2021-2026年的CAGR在40%以上，是拉动整体产业核心规模增速与带动规模增速的重要拉力。

二、人工智能AI离不开存储

数字化转型成为企业业务升级必备手段，其实，“数字化转型”概念提出的十年之期，随着5G、大数据、云计算、人工智能、物联网等核心技术已在各行各业开花结果，边缘计算、机器学习、数字孪生等更新的技术层出不穷，重塑商业模式，颠覆生活体验，加速万物智能。追本溯源，一切变革源于数据亦由数据推动。

数字化转型进入2.0时代，企业投入不断增加，期待单点技术聚合成体系并发挥集成效应，进一步增加利润、激发创新、提高员工生产力，提高运营效率并改善客户体验。

尽管AI时刻在推动存储发展，但是想要进一步激活存储潜力，仍需要解决AI场景下，存储容易面临的挑战：

海量小文件，由于训练任务需要的文件数量都在几亿到十几亿的量级，所以存储需要能承载几十亿甚至上百亿的文件数量。同时，由于很多训练模型都是依赖于图片、音频片段、视频片段文件，而这些文件基本上都是在几KB到几MB之间。

读多写少，在大部分场景中，训练任务只读取文件，中间很少产生中间数据，即使产生了少量的中间数据，也是会选择写在本地，很少选择写回存储集群。

目录热点，由于训练时，业务部门的数据组织方式不可控，很有可能用户会将大量文件存放在同一个目录，容易导致多个计算节点在训练过程中，会同时读取这一批数据，这个目录所在的元数据节点就会成为热点。

“工欲善其事，必先利其器”，要想发挥出 AI 人工智能技术的最大威力，解决存储挑战就成为企业构建强有力的 IT 基础设施的重要一环。如果没有高性能的存储，就会导致整个系统性能出现延迟的情况。

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