一、人工智能產業分析

　　人工智能產業發展將打開新一輪城市與區域競爭變局人工智能產業發展也打開了新一輪的城市與區域競爭變局。根據中國新一代人工智能發展戰略研究院2018-2021年針對區域人工智能科技產業競爭力評價指數的追蹤研究表明，2021年長三角總評分首次超過京津冀位列第一。人工智能和實體經濟融合發展進程的加速和北方人工智能科技產業創新資源的“南移”是改變區域競爭力發展格局的重要因素。因此，各區域應加速補全人工智能及面向各行業的產業鏈、積極建設示范性智慧應用場景、前瞻布局人工智能相關標準及管理體系、推動公共研發等資源共享、強化科研與人才培育建設等以把握人工智能產業發展的重大歷史機遇。

　　人工智能產業規模視覺市場筑起主要版圖，AI芯片是增速的重要拉力人工智能產業正從發展期向成熟期過渡，除AI芯片外的細分技術賽道產業已跨過高速增長期，步入了穩步增長階段。2021年，人工智能預計達到1998億元規模，2026年將超6000億元。計算機視覺仍是貢獻最大的市場，但隨著下游各方數字化發展的意識不斷加強，其對數據這一AI模型生產要素的要求在不斷變高，采購含有機器學習技術的數據類產品的需求暴露與凸顯，在一定程度上帶動了機器學習市場;此外，AI芯片作為人工智能產業的關鍵硬件，其2021-2026年的CAGR在40%以上，是拉動整體產業核心規模增速與帶動規模增速的重要拉力。

　　二、人工智能AI離不開存儲

　　數字化轉型成為企業業務升級必備手段，其實，“數字化轉型”概念提出的十年之期，隨著5G、大數據、云計算、人工智能、物聯網等核心技術已在各行各業開花結果，邊緣計算、機器學習、數字孿生等更新的技術層出不窮，重塑商業模式，顛覆生活體驗，加速萬物智能。追本溯源，一切變革源于數據亦由數據推動。

　　數字化轉型進入2.0時代，企業投入不斷增加，期待單點技術聚合成體系并發揮集成效應，進一步增加利潤、激發創新、提高員工生產力，提高運營效率并改善客戶體驗。

　　盡管AI時刻在推動存儲發展，但是想要進一步激活存儲潛力，仍需要解決AI場景下，存儲容易面臨的挑戰：

　　海量小文件，由于訓練任務需要的文件數量都在幾億到十幾億的量級，所以存儲需要能承載幾十億甚至上百億的文件數量。同時，由于很多訓練模型都是依賴于圖片、音頻片段、視頻片段文件，而這些文件基本上都是在幾KB到幾MB之間。

　　讀多寫少，在大部分場景中，訓練任務只讀取文件，中間很少產生中間數據，即使產生了少量的中間數據，也是會選擇寫在本地，很少選擇寫回存儲集群。

　　目錄熱點，由于訓練時，業務部門的數據組織方式不可控，很有可能用戶會將大量文件存放在同一個目錄，容易導致多個計算節點在訓練過程中，會同時讀取這一批數據，這個目錄所在的元數據節點就會成為熱點。

　　“工欲善其事，必先利其器”，要想發揮出?AI?人工智能技術的最大威力，解決存儲挑戰就成為企業構建強有力的?IT?基礎設施的重要一環。如果沒有高性能的存儲，就會導致整個系統性能出現延遲的情況。