Layer1的新以太坊，更好的以太坊？
以太坊作為區(qū)塊鏈基礎設施地位看起來已不可動搖，但也面臨著費用高、效率低、偏離去中心化初衷等問題。平臺上既得利益群體的形成和固化也逐漸讓革新變得困難。
在華為開發(fā)者大會的璀璨舞臺上，一場聚焦于AI時代云存儲產(chǎn)業(yè)趨勢的高峰論壇順利落幕，這場盛會由華為云AI-Native智算存儲高峰論壇擔綱主演，吸引了眾多學術界與產(chǎn)業(yè)界的重量級嘉賓、權威分析師及行業(yè)領軍企業(yè)共襄盛舉，共同探討智能未來的數(shù)據(jù)基石。
論壇的序章由中國工程院院士鄭緯民開啟，他以“人工智能大模型中的數(shù)據(jù)存儲和處理”為題，深刻剖析了大模型全生命周期中數(shù)據(jù)存儲所面臨的四大挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)讀取環(huán)節(jié)的海量小文件處理瓶頸、數(shù)據(jù)預處理環(huán)節(jié)的效率低下、模型訓練與微調(diào)環(huán)節(jié)的算力等待問題，以及模型推理環(huán)節(jié)因用戶增長和長對話需求帶來的顯存容量限制。鄭院士強調(diào)，AI存儲作為大模型的基石，其先進性直接關系到AI算力的穩(wěn)定性與高效性，是構建高質(zhì)量AI基礎設施的關鍵。
隨后，華為云存儲服務產(chǎn)品部部長林超登臺，他首次提出了AI云存儲產(chǎn)業(yè)的技術發(fā)展藍圖，主張通過存儲強化算力、替代部分算力需求、補充算力不足、以及輔助降低算力成本，推動存儲從簡單的數(shù)據(jù)存儲容器轉變?yōu)锳I加速器。林超還揭示了華為云AI-Native智算存儲的六大核心能力——“6A”特征，覆蓋了從任意數(shù)據(jù)類型、性能需求、規(guī)模擴展、訪問方式、接口協(xié)議到數(shù)據(jù)保護的全方位需求，為AI全生命周期提供了一體化、高效且經(jīng)濟的存儲解決方案。
沙利文執(zhí)行董事李慶則從市場角度深入剖析了AI云存儲的價值重塑，他在演講中發(fā)布了《2025年中國AI云存儲解決方案市場報告》，報告顯示華為云AI-Native智算存儲在創(chuàng)新與增長兩方面均位居榜首，成為行業(yè)領導者。華為云AI云存儲方案憑借場景定制加速策略、顯存與算力解耦架構、高效模型訓練支持及RAG檢索增強等技術優(yōu)勢，引領市場潮流。
科大訊飛運維總監(jiān)劉火榮分享了AI教育領域的存儲挑戰(zhàn)與解決方案，他指出AI教育的快速發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，科大訊飛通過采用華為云AI-Native智算存儲，實現(xiàn)了教育資源的高效管理、成本降低及安全防護，為每位學生打造了個性化的學習路徑。
硅基流動首席架構師韓冠平則介紹了他們?nèi)绾卫萌A為云AI-Native智算存儲中的彈性內(nèi)存存儲EMS技術，打破大模型推理中的“內(nèi)存墻”，通過分布式內(nèi)存池化技術顯著提升推理效率，降低資源消耗。
最后，乾崑智駕云架構師陳翔展示了AI-Native智算存儲如何支撐智能駕駛領域的數(shù)據(jù)存儲需求，通過協(xié)同降本與全流程安全防護，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲效率與安全的雙重提升。
論壇的高潮部分，林超部長向在AI存儲領域展現(xiàn)出卓越創(chuàng)新力和實踐成果的行業(yè)客戶頒發(fā)了“華為云AI-Native智算存儲先鋒獎”，表彰他們在推動AI普惠進程中的杰出貢獻。
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