本报记者秦枭哈尔滨报道

    ChatGPT发布至今，AI大模型正在进入全新的生态模式，大模型时代，数据决定AI智能的高度。作为数据的载体，数据存储成为AI大模型的关键基础设施。

    中国工程院院士倪光南表示：

    “数据存储产业正成为国家的战略性、基础性产业与新的国际竞争高地，我们必须高度重视中国数据存储产业发展，抓住中国数据存储产业面临的重大机遇和挑战，实现科技自立自强，高质量发展，为科技强国建设和掌握数字经济竞争主动权提供坚实支撑。”

    重算力，轻存力

    随着大模型产业的快速发展，AIGC模型预训练数据量呈现指数级增长，带动算力需求爆发。《中国经营报》记者了解到，模型参数量从GPT-1的1.17亿增加到GPT-3的1750亿；训练数据量也由GPT-1的5GB，增加到GPT-3的45TB。这也就导致面向AI大模型的数据准备时间长、数据来源分散、归集慢。

    数据统计显示，目前大模型算力成本约占整个成本的25%，而数据清洗、预处理等工作，在不算数据存储硬件的情况下，占到成本的22%。从这个角度看，数据机器存储过程，在大模型时代越来越重要。

    “大家对算力的理解存在一定的片面性。”倪光南认为，真正的人工智能不仅需要算力，还需要存力、运力，三者缺一不可，只有三者平衡配置、均衡发展，才能充分发挥算力的作用。

    倪光南表示：“经过存算比的测算，我国存力相对不足，存在重算力、轻存力的倾向。”在其看来，以数据存储能力、信息计算能力、网络运载能力为代表的存力、算力、运力都是我国信息产业发展的核心和基础，是建设科技强国的战略支撑。

    不仅如此，国内的存力水平与海外相比也有一定差距，IDC公布的《2023年第一季度中国企业级存储市场跟踪报告》显示，中国企业级数据存储市场销售额同比增长3.45%至70.14亿元，全闪存储销售额15亿元，市场占比25%，混闪存储销售额38亿元，市场占比54%，相比全球全闪存储市场份额41.3%的局面，中国全闪存储市场还有很大的发展空间。

    掌握先进数据存储主动权

    IDC预计全球数据量到2025年将达到175ZB，其中我国的数据量也将由2018年的7.6ZB增至48.6ZB，跃居全球第一，而拥有强大、先进的数据存储产业作为支撑，才能有发展的主动权。

    对此，倪光南建议，产业发展，标准先行。他提出，为促进产业更好发展，以“行标”或“团标”的方式，发布《算力中心建设指南》，提出“算力”与“存力”的适当比率范围。

    我国算力总规模已位居全球第二。工信部发布的数据显示，截至2022年年底，我国数据中心标准机架总规模超过7000万架，服务器规模约2400万台，算力总规模达到180EFLOPS（每秒18000京次浮点运算）。

    倪光南指出，要避免大力发展算力中心时出现某些倾向，均衡部署、均衡发展，抢占新一轮科技革命和产业变革的制高点。

    而目前我国算力中心中采用SSD的占比较低，在我国存储市场中，闪存所占比例还较低，倪光南认为，要加强政策引导，力推SSD取代HDD。存储设备应优先支持SSD，不得以单一价格指标作为评标依据；重要基础设施的存储设备，应加强政策引导。

    不仅如此，倪光南指出，国产数据存储产业正迎来发展窗口期。存储领域企业应以此为契机，重视对存储产品的安全审查，包括供应链安全、信息安全、数据安全等。尤其是对于存储整机、主控芯片、存储文件系统等关键核心技术，建议参照信创工作经验，实施“自主可控测评”。