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　　华为数据存储产品线战略与业务发展部副总裁王旭东出席圆桌对话，探讨“人工智能+”金砖的机遇与挑战，同时华为新一代AI存储OceanStor A800也在活动期间亮相。
 

       王旭东表示，人工智能发展需要数据、基础设施和人才支撑，当前面临三大挑战：

 

　　第一、数据资源不足，共享难。数据由于组织战略、架构设置、数字化建设等原因，分散存储在政府和企业的各个部门、业务系统和应用之中，彼此难以共享和利用，大量数据也没有保存下来，形成数据孤岛，造成人工智能发展缺少“燃料”。
 

　　第二、高可用人工智能基础设施建设不足。AI大模型以多机多卡任务为主，智能算力规模正在向着万卡、十万卡发展，运行过程中常常面临各种软硬件故障，导致训练任务发生中断，造成基础设施的实际可用度很低，难以为企业和用户提供普惠服务。
 

　　第三、专业人才数量有限，特别是人工智能领域需求与人才配套不足。
 

　　针对以上所面临的问题，我们有三点建议：
 

　　第一、加大数据保存规模，推进价值数据应存尽存，加快数据共享流动。通过建设统一的数据湖存储平台，将分散在不同机构、企业和业务系统的数据全局高效利用起来，实现数据要素的可视、可管、可用。只有注入源源不断的数据“燃料”，才能利用人工智能更好地服务企业和大众。
 

　　第二、加快建设高可用人工智能基础设施，提升人工智能中心计算力、存储力和运载力的协同效率。为大规模的智能算力配置具有极致性能、数据韧性、全新数据范式、绿色节能、高扩展性和数据编织能力的专业AI存储，和具备高通量、高可靠能力的AI网络，可以加速数据供给，减少算力等待，帮助AI基础设施可用度提升30%，有效降低使用成本，充分释放数据的生产力。
 

　　第三、加强教育培训，扩大和深化人工智能教育的覆盖范围，提供更多在线学习资源；同时加强校企合作，让学生参与实际的AI项目中，提升其应用和创新能力。
 

　　
       面向人工智能时代，华为将重新定义数据存储，并推出新一代AI存储OceanStor A800，专为AI而生，可有效提升AI集群可用度30%。性能方面，OceanStor A800带宽是友商同类产品的4倍，IOPS达友商的8倍；支持EB级容量扩展，最大支持扩容至4096张算力卡，512个存储控制器；从空间能耗来看，密度高达1PB/U，能耗低至0.7Watt/TB；结合向量化索引、张量格式数据、RAG知识库，使能全新数据范式；数据韧性方面，勒索攻击侦测准确率从99.9%提升至99.99%；通过数据编织能力，实现数据资产管理。