工欲善其事，必先利其器，AI的发展同样如此，无论是训练还是推理，都离不开高效的智能数据基础架构的支撑。为此，联想凌拓针对AI领域的需求推出了创新解决方案。
在2024数据与存储峰会期间，联想凌拓产品管理与营销高级总监林佑声（下图右）应邀与DOIT总编宋家雨展开深入对话，探讨了AI基础架构与数据存储管理的最新趋势和应用。
宋家雨：请问联想凌拓如何看待当前AI技术发展对数据存储和管理提出的挑战，这些挑战主要体现在哪些方面？
林佑声：去年，业内普遍关注的是算力建设。但如今算力需求逐渐被满足，更多的关注点转移到了数据本身，特别是如何更高效、精准地将数据与算力相结合。AI的发展对数据存储和管理提出了更高要求，不仅需要支持大规模的数据存储，还要能够快速响应AI模型对多样化数据的调用需求。联想凌拓在数据管理方面的技术积累，使我们能够帮助企业优化数据的组织和使用，让数据真正发挥出它在AI训练和推理中的核心价值。
宋家雨：面对AI技术带来的数据存储与管理需求，联想凌拓推出了哪些创新的存储解决方案？
林佑声: AI训练和推理可以划分为不同的阶段，每个阶段对数据存储和管理的需求都各不相同。
在数据准备阶段，需求更多集中在大容量存储以及多源数据的整合上。这一阶段需要汇聚来自不同来源的数据，从中筛选出高质量的数据供模型训练使用，因此成本控制和对多样化数据的支持是核心。
到了数据训练阶段，则是算力的核心场景。这一阶段需要存储平台具备足够的性能来匹配算力需求，通常涉及高性能分布式并行文件系统，如GPFS和Lustre，以支持大规模的数据吞吐。
训练之后的推理和应用阶段，重点在于将AI能力与具体的行业场景结合。我们的观察是，过去的大模型更多集中在千卡、万卡的大规模算力应用上，主要由云计算和运营商推动。而今年，企业更关注如何将AI与实际业务应用深度结合，例如优化行业内的具体流程或提升决策支持的质量。
因此，联想凌拓今年的重点是帮助企业实现训练、推理与应用的无缝衔接，通过创新的存储解决方案，让AI不仅是一个技术工具，更成为企业提升业务价值的有力助手。
宋家雨：AIPod参考架构相比传统存储架构有哪些显著的优势？
林佑声: AIPod是一种参考架构，由英伟达GPU L20、联想AI服务器和NetApp存储协同打造，经过三方认证，是一个高度集成的智能数据解决方案。它的显著优势在于简化了企业部署AI的复杂性。企业无需花费大量精力自行设计和调试硬件平台，只需采用AIPod即可快速完成从硬件到软件的整合，立即投入AI训练和推理的应用场景。
AIPod不仅仅是一台设备，它整合了计算、存储和网络资源，为企业提供一个经过全面优化的架构。其核心特点是为用户提供“即插即用”的便捷体验，特别是在AI模型训练、推理和业务场景结合上，帮助企业快速实现数据驱动的价值创造。这种一体化的解决方案避免了企业在搭建平台时的技术盲区，直接提升了AI部署效率，同时降低了实施门槛。
更重要的是，AIPod已在多种行业场景中验证了其应用价值。例如，它在生成式AI和行业AI的结合中发挥了重要作用，不仅帮助企业构建模型，还优化了数据管理流程。这种高效、稳定的参考架构正在成为企业推动AI项目落地的理想选择。
宋家雨：联想凌拓的存储优化解决方案是如何帮助推动AI应用落地的？能否分享一些成功案例？
林佑声: AI与行业场景的结合是一个复杂且关键的过程，需要充分协调数据管理、算力和存储能力的配合。联想凌拓的存储优化解决方案在推动AI应用落地方面，提供了显著的支持。过去一年，我们积累了多个成功案例，这些案例充分体现了存储与AI结合的潜力。
在金融量化交易领域，我们利用AIPod结合算力和存储的模型，为客户提供了精准的趋势预测和风险评估工具。例如，通过模拟和推理技术，客户能够快速应对市场变化并优化投资策略。量化交易成为AI大模型应用的重要场景，为金融行业提供了更高效的决策支持。
在医疗领域，AI辅助诊断是另一个亮点。医院拥有大量PACS数据和CT影像数据，医生在诊断过程中需要强大的决策支持。通过AI，我们帮助客户建立了辅助诊断平台，显著降低了误诊几率，提高了诊断的准确性。例如，AI可以快速分析影像数据，为医生提供诊断建议，大幅提升诊疗效率和患者体验。
此外，在智能驾驶和新能源车等领域，我们也取得了诸多进展。例如，通过训练数据和推理模型的结合，我们支持客户优化车辆的智能化功能，从而更好地应对复杂路况和驾驶挑战。
这些成功案例表明，联想凌拓不仅提供强大的存储和数据管理解决方案，还通过结合行业应用场景，将AI技术转化为可执行、可衡量的业务价值。这些解决方案帮助企业充分释放数据潜力，让AI成为优化决策和提升效率的关键工具。
宋家雨：在构建AI生态圈方面，联想凌拓有哪些具体的举措和规划？
林佑声: 构建AI生态圈是联想凌拓的重要战略方向。作为一家平台公司，我们与客户的具体应用场景之间仍然存在一定距离。因此，仅仅依靠硬件（例如存储设备）并不足以完全实现数据管理的目标。我们必须通过合作伙伴的力量，与行业需求紧密结合，才能将数据管理与AI应用真正落地。
我们始终坚持从行业视角出发，努力打造更贴合客户需求的技术能力。例如，我们在多个行业中部署架构师团队，与客户进行深入对话，理解其实际需求，并以此为基础优化我们的解决方案。同时，我们也在积极扩展合作伙伴网络，从ISV到系统集成商，确保平台能力能够与行业应用深度结合，进一步推动技术落地。
在刚刚结束的联想凌拓技术大会INSIGHT CHINA上，我们发布了六大场景行业解决方案，并邀请了客户和海外专家分享实践经验。这不仅是一场产品发布会，更是一个思想碰撞和行业交流的平台，激发了新的合作机会，为行业创新注入了更多活力。
通过这样的生态圈建设，联想凌拓希望成为行业生态的驱动者和赋能者。我们相信，通过与客户及合作伙伴的深度协作，可以在数据管理和AI应用领域取得更大的进展，共同推动行业发展。
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