2020年以意想不到的方式在展開，讓人們愈發渴望AI的到來。

大家知道早在60年前，“人工智能”概念就正式提出。其發展曾經歷了兩次低谷，這兩次低谷的原因一方面受質于人工智能三個因素，算力、算法和數據的制約。一方面受制于ICT的發展，沒有實現數據的互聯互通，人工智能就如同無源之水。

而推動AI第三次的到來是算力的大幅提升、算法的不斷優化以及數據的海量增長。

IDC預測，到2021年，75%的商用企業級應用將使用AI；超過50%的消費者將享受機器人客服的服務，并且，50%以上的新型工業機器人將采用AI。可以說人類正在向一個萬物感知、萬物互聯、萬物智能的世界進化。基于AI的推動，以數據為基礎的IT架構在理念和技術上在不斷進化。

在云計算時代，大家關心的是數據上云。但是AI發展，讓大家看到數據不僅需要云上進行智能化處理，同時需要在設備邊緣端進行處理。基于5G，AI驅動的物聯網，需要邊緣設備具備AI計算和數據存儲。物聯網離不開云計算這樣的基礎設施，但是沒有邊緣側的低成本傳感器和AI應用程序來構建智能邊緣計算環境，對于物聯網需求的超低時延和靈活性、安全性需求就無從談起。那么融合5G、AI和云計算技術的生態就會發展之力不完整。

基于此，數據基礎設施的構建正在顛覆

現在沒有一個人和應用是孤立存在，所有任何機構、組織和個人對于IT基礎架構的需求正在顛覆重構， 新的基礎設施要具備IT系統高級別的安全性和可靠性。要具備可擴展性，必須支持高可用性，并提供靈活性。所有的公有云、私有云和混合云的架構以及集中式存儲、分布式存儲、超融合系統，在架構上將趨于融合。而展現的方式就是對數據基礎設施的重構進行。大道殊途，IBM、華為、戴爾、聯想、Hitachi等都在圍繞數據基礎設施進行戰略布局，雖然手段不同，但是戰略方向驚人相似。

IBM印象中一直是集中式的代表，但是下一代基礎設施的概念IBM很早就提出。IBM早在2017年就意識到AI的應用需要下一代基礎設施來支撐，并意識到軟件定義存儲才是主力數據驅動基礎架構的關鍵。

IBM逐步統一存儲軟件，到現在IBM Spectrum存儲軟件已經有16款產品，產品覆蓋從存儲管理到數據保護到數據上云到AI管理。2019年IBM基于Modern 架構，通過Z系列主機、 LinuxONE、存儲以及高性能計算打造的適應多云環境的現代基礎架構。而這個架構中能夠實現核心數據云、高密度整合云、混合數據云、異構存儲云、綠色存儲云、Power云、人工智能云等多種云組合讓企業在云中漫步。

2018年華為推出AI戰略與全棧全場景AI解決方案。華為全棧全場景的AI解決方案，正在從理念到戰略、 從芯片到應用、從面向消費者（HiAI），到面向企業（華 為云EI），一步一個腳印地來實現無所不及的智能。同時華為將AI技術與IT產品與解決方案深度融合，推出金融級的分布式數據庫，華為云FusionInsight大數據解決方案等。

在2019年華為提出要邁入智能時代，數據基礎設施要向極簡進化。華為IT產品線副總裁、智能數據與存儲領域總裁周躍峰認為華為談到的“極簡”是把簡單帶給別人、復雜留給自己。華為對下一代數據基礎設施的理念有三個。一是融合，今天絕大部分的數據存儲系統都有三套以上，生產交易場景的數據、數據湖場景的數據、以及越來越多的邊緣場景的數據。華為的理念是這些壁壘，打破數據庫、存儲、大數據的壁壘，同時實現邊緣智慧，引領邊云協同，既能實現生產力的提升也能實現數據價值。

第二個數據基礎設施要具備智能化，這方面華為基于AI昇騰的芯片，通過智能化，減少人工的干預以及數據管理方面的優勢。比如AI能夠幫助在閃存方面需要數據壓縮，對于不同的數據壓縮的比率是不一樣的， AI針對不同的數據可以不同的算法、參數去做，這個就是從智能體現出來的極簡。實現整個數據基礎設施、整個的自動化的駕駛，從過去面向產品的設備轉向面向客戶的場景來自動化。

第三個極簡的表現是開放，華為希望合作伙伴就像用自家產品一樣，非常容易應用到華為提供的核心應用，比如可以把數據庫方便的遷移到這個數據基礎設施。

我們看到戴爾科技的整體戰略也在加速，圍繞戴爾科技邊緣到核心到云的整個產品線進行創新。首先基于VMware打造一個Dell Technologies cloud平臺來為企業提供數字化轉型的好工具。而在2019年最后一天，VMware宣布已經完成27億美元收購云原生軟件公司Pivotal的交易，雖然VMware和Pivotal都是當時戴爾收購EMC的相關企業，但是都是獨立運營。此次收購讓戴爾科技向著在任何地方管理基礎設施的云計算服務提供商走進一步。相信2020年戴爾科技對于數據基礎設施的理解更深。

包括聯想也在變革，聯想基于數據智能驅動商業變革三大要素數據、計算力和算法提出3S戰略——智能物聯網設備（Smart IOT）、智能基礎架構（Smart Infrastructure）以及行業智能（Smart Vertical）三大戰略。特別是圍繞智能基礎設施，聯想數據中心業務集團升級為聯想企業科技集團。童夫堯擔任聯想集團高級副總裁兼企業科技集團總裁，過去一年聯想一方面緊握拳頭產品，為企業提供智能計算力。在筆者看來，一方面超算作為算力的核心代表，也是聯想作為智能基礎設施的拳頭產品，聯想這方面保持優勢，同時過去一年聯想和Netapp合作而成立的聯想凌拓，擴大聯想在存儲板塊的影響力。現在存儲產品組合由過去夠覆蓋市場的15%，到現在可以覆蓋95%，外部存儲排名躍升第四位。

同時基于基于5G新業務打造市場新需求，在解決方案方面，圍繞智能制造、智慧城市、智慧醫療、智慧零售、智慧教育等場景，開發新型智能物聯網終端以及基于行業場景的一站式物聯網解決方案。打造定制化產品服務和包括超大規模數據中心、軟件定義數據中心、高性能計算、人工智能、基礎設施等一系列端到端解決方案。

同樣還有HDS，HDS在高端存儲一直處于領先地位。在2017年9月份， Hitachi集團宣布整合Hitachi Data Systems、Pentaho和Hitachi Insight Group三家公司成立的一個新公司Hitachi Vantara。其愿景是將Hitachi集團108年的運營技術（OT）和59年的信息技術（IT）經驗、技術和行業經驗完美結合在一起。通過不斷深化領域專業知識為客戶帶來空前豐富的數據管理的能力，讓Hitachi Vantara成為業內集分析、工業專業知識、技術和成果于一身的卓越軟件與解決方案提供商。

到了2019年，Hitachi Vantara除了為企業提供核心存儲平臺之外，已經開始通過Pentaho來融合BI和大數據。通過AI、機器學習技術實現從數據抽取到數據湖的建立到數據挖掘分析。2020年初， Hitachi Vantara宣布與Hitachi Consulting完成整合，新公司致力于成為領先的數字基礎架構和解決方案提供商。

三年來，新的Hitachi Vantara已經集合了Hitachi Vantara在IT領域的深厚積淀和Hitachi Consulting以咨詢為主導的領先數字化解決方案以及垂直行業經驗。Hitachi Vantara將把優質、定制化、可持續的和新業務模型相關的咨詢方法論與數據驅動的解決方案（例如Lumada Manufacturing Insights）集成，以提供全面的實踐方案。Lumada Manufacturing Insights這一解決方案可打破數據孤島，并采用AI和機器學習技術來評估和提高設備整體有效性（OEE）。

我們也看到，AI時代，需要數據需要里計算更近

今天隨著數據的爆炸式增長，如人工智能、物聯網等新技術的成熟，人們對于數據處理的極高需求與底層存儲技術之間的不匹配感越來越強烈。數據增長的越多，在內存和存儲上的數據堵塞越嚴重，人們愈發希望擴大內存，在DRAM上存儲更多數據，同時需要保持低時延，不能和CPU的運算速度相差太遠。

海量數據時代，企業不僅面臨更復雜的數據處理需求，對于數據實時分析的需求也明顯增加。人們按照數據的訪問頻度把數據分為冷、溫、熱數據，其中經常訪問的數據占全體數據總量的約10%，但人們通常需要花費90%的時間來訪問這10%的數據。這樣看來，一個理想的計算平臺，存儲之間需要通過分層，達到與CPU和內存之間的容量和性能的平衡。因此，需要把頻繁訪問的數據向上移動靠近內存、不經常訪問的數據向下移動靠近SSD甚至于HDD。如果每個層級的容量能夠達到上一層級的10倍，同時性能只有十分之一，這樣每一層級都（自下而上）可以保留“更熱”的數據，使處理器實現快速訪問。

英特爾經過幾年的布局，基于存儲級內存傲騰技術來讓數據離計算越來越近，傲騰技術具備大容量和低延時特性，同時成本比內存更低，這樣10%的熱數據放在傲騰持久內存里來更好的提升整個數據中心系統。

浪潮作為全球領先的綜合云解決方案和服務提供商，提供全面的解決方案和服務。對于新技術采取了積極的態度，在中國市場推出了首款采用傲騰雙端口NVMe SSD的中端全閃存儲—AS5000G5-F系列，實現了高達800萬IOPS、0.1ms延時，是當前業界最高性能的中端存儲。對于浪潮的“智能計算”戰略來講，存儲的性能提升是實現數據離計算越來越近，讓AI更好賦能的有效手段。

中科曙光作為高性能計算領軍企業，認識到高性能計算對于AI應用的作用，創新推出面向高性能計算、人工智能等多種應用場景，兼顧性能、能效、應用生態。采用浸沒式液體相變冷卻技術，實現全球領先的計算密度和節能性。整合曙光最新的高速網絡和存儲技術，實現超大規模線性擴展的新一代硅立方高性能計算，同時中科曙光XData大數據智能平臺、自主研發的存儲產品在智慧氣象、智慧水務、智慧銀行等行業也積極推動。

AI時代，數據管理比以往更重要

AI時代，終端、邊緣、混合云、私有云和公有云之間的數據流，數據安全和保護比以往任何時候都更為重要。同時數據的復雜性讓數據管理軟件越來越受到市場的重視。2020年1月9日，數據管理市場就發生了一起巨額收購，美國著名的軟件投資方Insight Partners宣布50億美元收購云數據管理備份解決方案的領導者Veeam Software。此次收購除了全球布局之外，另一個原因是Veeam是由俄羅斯人創立的，收購之后可以更好的服務美國數據恢復和保護市場，因為美國市場占到全球50%以上，Veeam成為美國公司可以更好的擴展美國業務。

同時中國數據管理管理廠商也在積極走出海外，愛數打造的全棧超可用災備云AnyBackup在2019年已經為22個國家提供災備服務。在中國企業積極走出海外的同時，國際公司也在積極為中國市場提供服務，戴爾科技旗艦級數據保護軟件Dell EMC Avamar Virtual Edition （AVE）2020年已經支持AWS中國北京區域和寧夏區域，以及Azure中國在內的多云環境。保護云中重要應用，用戶將獲得經濟高效的云端備份解決方案，數據在云上和本地數據中心之間復制實現容災。

當然我們也看到，新技術不是一蹴而就的進行變化。而是新技術和現有技術不斷迭代的變化。每一年公有云是否替代私有云、閃存什么時候替代硬盤等討論從沒有停止。早在2010年代的時候，很多人預測10年后，公有云肯定替代私有云，也有很多人都說5年后，閃存會替代磁盤。但是現實發展很理性，公有云與私有云并存，閃存和磁盤并存。因為歷史的數據很多都存儲在歷史的設備里。當然我們也看到存儲的趨勢，閃存存儲在消費級領域已經全面超過磁盤存儲。企業數據存儲，在未來很長一段時間將是閃存和磁盤共存。

IDC預測2025年全球生成的數據為175ZB，而2019年全球生成的數據為41ZB。這些數據的存儲需要不同介質設備將繼續滿足日益增長的數據存儲需求。硬盤和閃存都在滿足這一需求。提供實際數據的HDD是承載數據海洋必不可少的。而閃存用于在數據庫中定位數據或建立索引。應用和相關服務的持續增長意味著這兩種存儲類型的數量都將增長。

在西部數據，希捷，東芝這三家大型硬盤供應商里，TrendForce報告，希捷的硬盤出貨量達到了3150萬，同比下降14％，西部數據出貨量約為2935萬，年同比下降3％，東芝硬盤出貨量約1635萬，年同比下降20％。但是近線存儲硬盤產量達到1500萬，年同比增長41％；近線存儲指的是數據訪問量頻次不高，但是不知道何時會突然用到的數據。目前主要是大容量的機械硬盤。

雖然2019年硬盤出貨量大幅度下降，但是按照硬盤容量的銷售來看，還是處于歷史高水平。希捷2020年最新財報就顯示，隨著大容量存儲方案需求的提升，第一財季EB出貨量接近創記錄水平。希捷正在增加業界16TB硬盤的出貨量，以滿足強勁的客戶需求。

于此同時，閃存的市場并沒有想象的那么順利。據Gartner發布的報告，占有全球4成的存儲器市場份額，存儲器占到其半導體業務的8成以上的三星電子業績下滑達29%，跌至行業第二。主要要原因是在2017-2018年由于數據中心的建設需求擴大等因素，閃存市場經歷了一個黃金期，各個閃存公司的增產等導致2019年閃存市場供大于求。特別是2019年以后隨著中國公司加入存儲芯片市場，長期來閃存市場依然是供過于求。

時間拉長來看，人工智能的到來對于數據基礎設施的改變正在加速進行。新的時代，是需要更高算力、更智能的芯片、更靈活的存儲。同時整個市場也呈現了百花齊放的狀態。數據基礎設施將圍繞包括X86、ARM、GPU、NPU等計算平臺展開。海量的數據將圍繞包括DRAM、3DXPOINT、NVME、3D NAND、大容量磁盤等存儲設備展開。在這樣的變化下，算力、數據接入、數據存儲、數據處理以及數據使能都需要重定義，來真正讓智能技術融入到數據基礎設施中，來真正釋放數據價值。