联想凌拓：AI时代的数据存储

人工智能作为一种正在深刻影响人类社会的新兴生产力，无疑已成为2024年IT行业内所有厂商关注的焦点话题。如何帮助更多企业和商业机构借助AI技术和应用实现业务升级和行业跃迁，已成为各个行业领域的共同关注点。

今年的政府工作报告提出，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。同时要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。与此同时，市场也呈现出强劲的AI应用需求。据艾媒咨询数据预测，2024年全球人工智能市场收入规模为3061亿美元。到2026年，Gartner预测超过80%的企业将使用生成式AI的API或模型，或在生产环境中部署支持生成式AI的应用，而在2023年初这一比例不到5%。生成式AI技术的全民化趋势显而易见。

在这样的政策和市场环境下，企业如何才能更好地推进AI应用落地？“我们都知道决定AI的因素是算力，但是我们也许应该想一想：当大家都采用同样的GPU，都应用同样的公共算力资源的时候，区别不同用户AI价值的标准是什么？是存力。因此，在算力相当的情况下，大家在AI时代比拼的是存力。” 联想凌拓产品管理与营销高级总监林佑声在近期一场演讲当中强调了存储对于AI应用的价值。

正如林佑声所说，随着大模型进一步演进，不同要素的资源配置情况逐步发生了改变。其中，数据的重要性被提到了前所未有的高度，由此也正在带来对数据存储越来越严苛的要求。在一个全新的视角下，数据与其背后的“存力”，正在成为影响大模型创新整体过程的关键因素。

但与此同时，对于所有的用户而言，也面临着一个疑问：AI应用前与AI应用后，企业级存储到底有哪些不同？企业如何从数据存储的角度，实现AI就绪？

联想凌拓产品管理与营销高级总监林佑声

“首先，与管理相关。AI应用，一定是在多元的数据里做不同的训练，所以首先要有能力容纳多元数据。因为当数据很单一的时候，AI计算的结果其实不够全面。而多元的数据来自于不同的载体，能否通过相同的接口做数据的清理、管理和整理……这是我们首要要解决的问题。”林佑声在回答笔者提问时表示。谈到数据存储的AI就绪，林佑声进一步强调，需要从三个方面去做准备，除了数据管理，还需要从数据处理和数据安全性两个维度做更多考量。

“数据处理方面，当数据逐渐丰富起来时，我们是否有能力有效处理数据？例如软件，或者数据的克隆、重删、复制……这听起来很简单，但事实上要将存储在云端的数据复制到本地，做到数据的有序、有效流动，并不是一件简单的事情。”林佑声表示，“关于数据的安全性，如何保证数据在处理的过程中不会有泄露的问题和加密相关的技术问题……这些是存储厂商在设计产品时区别于他人的地方。大家也许会发现有些存储硬件的更新速度快、物理性能更高，但实际上，要实现对数据安全有效的管理，是需要基于多元数据容纳的能力和数据流动性，而仅凭物理设备提供的高速是没有意义的。在存储方面，联想凌拓更想强调的是怎样更好地挖掘数据价值。”

作为一家专注于企业级数据管理的厂商，联想凌拓在技术和产品层面，也正在向AI就绪的应用靠拢。

首先，联想凌拓母公司之一NetApp近期宣布推出全新的NetApp AFF A全闪系列。其在新闻稿中称：根据《2024 年 NetApp 云复杂性报告》显示，企业利用 AI 实现业务成功取决于两个关键因素，数据 (74%) 和 IT 基础架构 (71%)。NetApp强调，通过NetApp AFF A全闪系列产品和“产品组合中的扩展功能，NetApp正在试图帮助企业用户从这两个因素上取得竞争优势，帮助用户利用数据释放AI价值。

根据联想凌拓提供的技术资料显示，此次推出的全新NetApp AFF A全闪系列包括NetApp AFF A1K、AFF A90 和 AFF A70，能够支持任何数据类型和业务负载，实现关键业务数据跨混合云无缝集成，构建AI就绪的生态系统。其中，就性能方面说，AFF A全闪系列的性能提升高达2倍，具备卓越的4000万IOPs以及1 TB/s 数据吞吐能力。同时，其具备经过验证的 99.9999%数据可用性。最后，NetApp AFF A系列还集成了实时勒索软件检测，具有勒索软件恢复能力，准确率高达 99% 以上。

不仅如此，与其他仅提供存储硬件的存储厂商不同，NetApp在存储软件方面——数据管理、勒索软件防范、云集成能力等也同步实现了升级。

在推出新品的同时，NetApp还推出了新的数据安全保险库参考架构，结合安全数据存储、自主实时勒索软件检测和快速数据恢复方面的最新技术，具备强大的企业数据保护功能，为客户数据带来了高级网络威胁保护。同时，NetApp的最新ONTAP版本新增了SnapMirror主动同步功能和带回写功能的 FlexCache，前者可实现跨数据中心的双活解决方案，确保业务连续性；后者能够为分布式团队创建本地数据副本，而这些本地副本可以读写数据，使本地团队在与核心数据中心保持数据一致性的同时获得更强大的控制力。

NetApp AIPod with Lenovo是此次针对AI升级中，最具代表性的一个。它是NetApp和联想合作开发的一种专门用于生成式AI检索增强生成（RAG）和推理用例的全新融合基础设施解决方案，为企业用户提供一个“生成式AI应用的交钥匙工程”。

“AIPod作为AI应用的架构，让GPU服务器通过一些特殊通道能够与存储进行更好的沟通，让GPU能够快速地调用数据，从而强化其性能。”林佑声强调，对于企业用户而言，利用AIPod架构，能够简化AI应用基础架构的部署，实现统一管理，从而降低应用AI的第一个技术门槛。“它的适用场景也是非常有目标性的：包括智能体、科研和检索增强生成（RAG）……在这些中型的AI应用场景中，AIPod是一个非常好的参考架构。”

从硬件到软件，再到提出“交钥匙工程”的AI应用基础架构模型，很显然，NetApp正在试图从存储的角度实现AI应用的“数据存储就绪”。

“在这个智能时代，大家会发现所有的IT厂商都在发力AI，联想凌拓两家母公司也都在前期对AI有所投入，希望能够在AI领域里扮演重要的角色。”采访最后，林佑声说，无论是NetApp AFF A系列的推出，还是NetApp ONTAP的功能升级，抑或是AIPod架构的提出，实际上都与AI相关。“联想凌拓作为两家母公司在中国的运营实体，希望结合母公司优势的产品以及组合，AII in AI、AI for all——这是我们未来的策略，也是母公司对我们的期待。”