人工智能（AI）不再只是存在于讓人們對未來充滿夢想的科幻小說和主題電影中，如今已廣泛應(yīng)用于從生產(chǎn)制造到醫(yī)藥的各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。

此外，當(dāng)今社會(huì)主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。智能手機(jī)和健身追蹤器等工具大量收集個(gè)人數(shù)據(jù)，而企業(yè)則依靠業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和專業(yè)平臺(tái)對業(yè)務(wù)未來發(fā)展做出更明智的決策。

人工智能如何適應(yīng)這個(gè)已經(jīng)擁有大量數(shù)據(jù)的世界，將如何帶來影響？隨著人工智能的采用加速，它可能會(huì)增加對云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心容量的需求，因?yàn)槠髽I(yè)將會(huì)創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)，并提供分析數(shù)據(jù)的計(jì)算能力。

例如，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司表示，在其平臺(tái)上使用人工智能工具的數(shù)量比去年增加了250％。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)人工智能部門總裁Matt Wood博士日前在召開的紐約AWS峰會(huì)上表示，“機(jī)器學(xué)習(xí)正在經(jīng)歷云計(jì)算的復(fù)興。我們可以存儲(chǔ)盡可能多的數(shù)據(jù)，并根據(jù)需要來調(diào)低計(jì)算量。大多數(shù)的限制和束縛（人工智能的采用）已經(jīng)融化在云端�！�

業(yè)務(wù)采用將帶來更多的人工智能的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

一項(xiàng)研究對北美和歐洲地區(qū)的1，000多名IT專業(yè)人士在2018年的業(yè)務(wù)計(jì)劃進(jìn)行了調(diào)查。調(diào)查表明，受訪者預(yù)計(jì)在2018年人工智能的采用率將增加30％。值得注意的是，13％的受訪者表示他們的公司已經(jīng)開始使用人工智能。

這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有力地表明，企業(yè)用戶將極大地激發(fā)尋找存儲(chǔ)人工智能數(shù)據(jù)有效方法的需求。

用于人工智能數(shù)據(jù)的技術(shù)必須具有一些優(yōu)良特性來應(yīng)對人工智能存儲(chǔ)和處理。這些特性包括始終可用的充足空間，運(yùn)行存儲(chǔ)系統(tǒng)軟件陣列的錯(cuò)誤檢查，自動(dòng)化功能，用戶友好性， 以及更高的性能。

全閃存系統(tǒng)提供這些優(yōu)勢，使其成為滿足人工智能存儲(chǔ)需求的理想選擇。它們比磁盤陣列的存儲(chǔ)速度要快約一千倍。

存儲(chǔ)和處理的需求逐漸增加

關(guān)于人工智能的另一個(gè)重要因素是，隨著時(shí)間的推移，許多應(yīng)用程序需要更強(qiáng)大的存儲(chǔ)和處理技術(shù)。與此類似地，要求其處理速度不能隨著新數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)而變得遲緩，而必須始終保持快速處理。

例如，深度學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它涉及隨著數(shù)據(jù)集的增長而變得更加準(zhǔn)確的算法。許多存儲(chǔ)系統(tǒng)都是為了容納大量數(shù)據(jù)而構(gòu)建的，但不能將其傳送到目的地。但是，人工智能需要能夠?qū)��?shù)據(jù)發(fā)送到算法位置的存儲(chǔ)技術(shù)，從而使智能技術(shù)發(fā)揮作用。

此外，深度學(xué)習(xí)導(dǎo)致2015－2017年的數(shù)據(jù)計(jì)算需求增加15％。隨著人們越來越多地使用人工智能，并越來越意識(shí)到它的潛力，他們將需要能夠處理人工智能產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理解決方案。必須立即訪問內(nèi)容以幫助人工智能技術(shù)正常工作。

當(dāng)前和未來數(shù)據(jù)密集型人工智能技術(shù)的詳細(xì)信息

預(yù)測顯示，到2025年，人工智能市場規(guī)模將達(dá)到368億美元。分析師表示，只有當(dāng)人們弄清楚如何幫助相關(guān)技術(shù)變得像人類一樣聰明時(shí)，其價(jià)值和使用案例才會(huì)上升。

Drive．a(chǎn)i公司是一家位于德克薩斯州弗里斯科的人工智能服務(wù)商，該公司推出了一項(xiàng)為乘坐自動(dòng)駕駛汽車的居民提供運(yùn)輸服務(wù)試點(diǎn)項(xiàng)目。這個(gè)項(xiàng)目將配備一名司機(jī)以保證安全，但并不會(huì)一直如此。該公司的自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)用程序使用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制駕駛。這采用的是人工智能算法，通過依靠連接的網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式。

這些算法允許自動(dòng)駕駛汽車根據(jù)在真實(shí)環(huán)境中所看到的內(nèi)容和情況做出決定。這種技術(shù)的支持者認(rèn)為這是一個(gè)理想選擇，因?yàn)樗�的工作方式類似于人類學(xué)習(xí)的方式。但是，現(xiàn)在說Drive．a(chǎn)i能夠在市場上取得成功還為時(shí)尚早。

無論Drive．a(chǎn)i公司的業(yè)務(wù)未來發(fā)展如何，自動(dòng)駕駛無疑將成為激發(fā)尋求人工智能數(shù)據(jù)和檢索可行選項(xiàng)的需求的因素之一。據(jù)英特爾公司估計(jì)，在一輛自動(dòng)駕駛汽車行駛8小時(shí)后，它將生成并接收大約40TB的數(shù)據(jù)。

智能家居技術(shù)市場也將在為人工智能數(shù)據(jù)做出貢獻(xiàn)方面發(fā)揮重要作用。到2023年，研究人員預(yù)計(jì)全球智能家居市場規(guī)模將達(dá)到令人難以置信的1506億美元，并相信歐洲將在此期間增長最快。這部分歸功于英國要求2020年每個(gè)家庭都將安裝智能電表。

人工智能和智能家居技術(shù)

智能家居市場也包含無數(shù)其他小工具。例如，回答人們問題的智能揚(yáng)聲器，可以控制智能燈光和恒溫器，并幫助用戶通過語音在線購物。

采用人工智能的家庭安全攝像頭可以識(shí)別熟悉的人的面孔，并允許用戶從任何地方檢查他們的住所。用戶可以回顧其存儲(chǔ)匯編的視頻，例如，某人希望在其外出度假的那一周看到家中發(fā)生的一切。

此外，一家名為Cortica的以色列人工智能研究公司與印度Best Group公司建立了合作伙伴關(guān)系。Cortica希望使用人工智能算法在公共場所（如購物中心、體育場館和市中心）分析數(shù)百TB的攝像頭數(shù)據(jù)。

安全技術(shù)已被用于識(shí)別人們的面孔和車牌，但Cortica公司的技術(shù)超越了這些能力，試圖發(fā)現(xiàn)人們在從事非法活動(dòng)時(shí)可能出現(xiàn)的行為異常。

在構(gòu)建算法時(shí)，程序員依賴于實(shí)驗(yàn)室中的老鼠，將其大腦連接電極。然后研究其大腦皮層對某些刺激的反應(yīng)。

由于采用這種方法，開發(fā)人員說，如果技術(shù)出錯(cuò)，他們將能夠追蹤發(fā)生在單個(gè)文件或進(jìn)程中的事件，從而實(shí)現(xiàn)有針對性的再培訓(xùn)。

Cortica公司的技術(shù)仍處于早期階段。然而，由于掌握了所有數(shù)據(jù)，并且人們有辦法重新審視它，因此如果其應(yīng)用達(dá)到主流采用的程度，那么Cortica公司為了滿足大量人工智能的數(shù)據(jù)需求將會(huì)提供更多的產(chǎn)品和服務(wù)。

人工智能的進(jìn)步取決于高性能數(shù)據(jù)解決方案

從廣義上講，人工智能應(yīng)用程序在獲得大量數(shù)據(jù)編程后即可運(yùn)行。然后，他們中的許多人通過大量的重復(fù)應(yīng)用來學(xué)習(xí)，例如當(dāng)居民每周將智能恒溫器設(shè)定在相同的溫度。

在這些流程的所有階段，人工智能都會(huì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并需要快速檢索。相比之下，一些傳統(tǒng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)有足夠的空間，但可能無法快速檢索。

除了需要更快的存儲(chǔ)系統(tǒng)外，人工智能還需要更強(qiáng)大的硬件來處理數(shù)據(jù)，訓(xùn)練算法，并在自動(dòng)駕駛等應(yīng)用中做出實(shí)時(shí)決策。用于人工智能工作負(fù)載的新硬件正在為每臺(tái)設(shè)備提供更多計(jì)算能力，從而提高功率密度。因此，數(shù)據(jù)中心需要處理服務(wù)器和機(jī)架或機(jī)柜中的功率以及隨之而來的熱量。這一趨勢正在挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)中心冷卻的傳統(tǒng)做法，并促使數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商采用新的戰(zhàn)略和設(shè)計(jì)。

作為這一趨勢的一個(gè)例子，谷歌公司正在將液體冷卻用于其最新的人工智能硬件，因?yàn)槠湫滦蛷埩刻幚韱卧�（TPU）產(chǎn)生的熱量超過了之前數(shù)據(jù)中心冷卻解決方案的液體冷卻能力。