（精選報告來源：幻影視界）
在人工智能的浪潮中，我們正目睹一場前所未有的技術革命。這場革命以其澎湃的動力和深遠的影響，正在重塑著全球的商業格局和社會發展。隨著 AI 技術的不斷成熟，它已經開始滲透到決策、創新和價值創造的每一一個環節， 成為推動社會進步的關鍵力量。無論是跨國巨頭還是初創企業，無論是科研殿堂還是個人探索者，都無 - - 例外地被卷入了這場由 AI 引領的變革洪流。
科技 的心臟在全球各地跳動，大語言模型、語音模型、影片模型等領域的突破性進展不斷湧現，推動著 人工智能技術的邊界持續 拓展 。這場技術的 " 軍備競賽 " 不僅激發了創新的火花，也為各行各業帶來了源源不斷的驅動力。 AI 技術的發展和套用，正在幫助技術廠商實作產品和服務的升級叠代，提升競爭力。
在需求的另一端， 生成式 AI 所展現的變革之力讓它成為商業界熱議的話題，也是所有行業和地理區域的高管們關註的焦點。生成式 Al 的潛力在於其能夠自動化決策和內容創造，為企業帶來前所未有的價值和效率。 Gartner 的報告預測，到 2026 年，超過 80% 的企業將在生產環境中采用生成式 AI 的 API 、模型，並部署啟用生成式 Al 的套用。這些都預示了 AI 原生時代的全面到來。在這個時代，大模型將成為新的技術基石，它不僅能夠讓現有的套用實作超級前進演化，更將催生出全新的套用物種。 Copilot 和 Al Agent 的出現，就是最佳證明。
展望未來，雲平台上承載的套用幾乎將全部轉變為 Al 原生套用。 而 AI Native Ap 需要 Al Native Cloud, 這要求雲平台不斷演進，以適應並滿足 AI 原生時代的發展需求。新一代的 Al 原生雲平台將助力 IT 領導者在新時代的背景下，找到價值、成本和風險的最佳平衡點 , 賦予他們更大的信心去順應時代潮流、引領行業發展。
儲存加速
使用者在傳統 Al 時代構建的儲存基礎設施難以滿足生成式 AI 對儲存效能的需求，使用者不僅需要儲存海量數據，還要能夠快速、安全地處理和檢索數據，以支持復雜的生成式 AI 計算任務。訓練場景中，需要將大規模數據快速載入到 GPU 中，否則昂貴的算力將出現閑置，拉長訓練周期以及算力浪費。推理場景中，同樣強調讀寫速度，模型需要快速從儲存中讀取數據並寫入推理結果。安全性主要指內容安全，超級套用擁有龐大的使用群體，缺乏審查機制的快速互動容易帶來內容安全風險。
物件儲存 COS 作為統一數據儲存池， 提供快速公網接入、傳輸及海量儲存。結合數據加速器 GooseFS 緩存加速，實作亞毫秒級延遲、百萬級 IOPS 及 Tbps 吞吐，最佳化儲存效能。結合數據萬象 CI 的數據智能處理能力，助力生成式 AI 在數據預處理、模型訓練、安全治理等多個環節提效加速。並列檔儲存 CFS Turbo 作為高效能的檔儲存，提供 TiB/s 的吞吐和千萬級的 IOPS, 助力生成式 AI 在訓練、推理環節中， checkpoint 讀寫、 樣本數據讀取和模型分發等高並行存取場景。提升 GPU 的有效使用率，加速 AIGC 場景的業務發展。
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