在AI大模型技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)處理和存儲服務正迎來深刻變革。作為行業(yè)領(lǐng)軍人物，張亞勤指出，大模型對數(shù)據(jù)的依賴程度遠超以往，這不僅要求傳統(tǒng)存儲架構(gòu)具備更高的吞吐量與低延遲能力，還推動了智能數(shù)據(jù)治理的進步。只有在云邊端協(xié)同、異構(gòu)計算融合的背景下，數(shù)據(jù)處理和存儲服務才能支撐起萬億參數(shù)模型的訓練與推理。此類服務不再只是硬件擴展，而是需要結(jié)合AI全生命周期進行針對性優(yōu)化，包括隱私保護和能耗管理等方面的突破。張亞勤強調(diào)，全球化視野下的數(shù)據(jù)合規(guī)性和高性能需求既是挑戰(zhàn)也是機遇，將為計算基礎(chǔ)設(shè)施的未來建設(shè)奠定基礎(chǔ)。唯有依托最優(yōu)的數(shù)據(jù)處理與存儲持續(xù)迭代，方能真正釋放大模型的巨大潛能。智能時代，沒有穩(wěn)健且智能化的數(shù)據(jù)底座，一切都將是空談。因此，圍繞這一基礎(chǔ)技術(shù)的有序演進，必然會在未來贏得越發(fā)廣泛的關(guān)鍵價值成果激勵推動各行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展路徑。