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我今天演讲题目是《大数据存储的挑战》和《东说念主工智能大潮的新浪——ChatGPT》。咱们谈数字经济，数字即是咱们的基础。我谈三个小专题，数据需要存储，容量有窘境，纾困需要寻找前途。

数据的存储这是一个最基本的问题。其实咱们不错从数字信息工夫的推行谈起。咱们所谓的数字信息工夫的推行，即是将现实世界中的信息，谐和成二进制电子数据。现实当中有图片、流量甚而财富，咱们变成二进制的电子数据，然后用筹备机进行集会、征集、浮现等等，匡助东说念主们进行正确的决策。是以数据自身即是对持数字经济的蹙迫基石，亦然激动着聪惠束缚的蹙迫贵寓。数据，照旧数字化的数据。

那么为了引颈数字经济改换服务潮水。咱们在IT这个鸿沟依然振作了上百年的历史。从早期的打字机，到筹备机主机、个东说念主电脑、手机、可一稔拓荒等等，这些数字化的技能，引颈总共这个词社会的数字化程度。在这个程度当中，咱们一步一时局产生了电子商务、聪惠地球、聪惠城市、融会业务等等。就像一棵树，咱们看到了树枝、树叶、果实、树干等等。这内部区块链、东说念主工智能、聪惠城市等等好多林林总总的题目和应用。杰出是像中国的好意思团、饿了么、携程等等。这些是咱们肉眼可见的应用方面。就像咱们看到一棵树，咱们看到树枝、树叶、果实在大地部分。这棵树能够成长，生根发芽，依赖的是树根。根平凡在大地之下，咱们平凡看不到，这即是数据，数据的存储和存储的关联，这是咱们要指摘这件事情的关系。

这件事情，数据存储的工夫产物，依然沿革了上百年了。从早期一百年以前，全球用纸质的札记本来记载数据。咱们用穿孔卡片，打洞，光辉能穿往日，穿不外去这种神气记载，那时写身手即是一张卡片。然后变成穿孔纸带，一个操作系统咱们28层纸带，然后作念成了磁性的硬盘，磁性的软盘，光盘，固态盘，以及畴昔将会出现的原子级存储器，分子级存储器。数据存储工夫在继续地繁盛上前发展，这是咱们好多东说念主拆伙易看到。因为咱们看到树的期间很丢脸到树根，然而它在扎塌实实地引颈着改换基础工夫的发展。

那这件事情有多蹙迫呢？这即是咱们今天要指摘的的话题。最初是证据上的改换，数据存储在职何的高校，很少会有一个专门的专科来开设。咱们有筹备机专科，这是八十年前IBM草创的筹备机科学这样一个证据学科。当前全世界的正常高校齐有这样一个学科。然而数据存储，莫得一个寂寥的学科。这波及到证据上的改换。产业上的改换，当前的存储器体积太大，效用太低，波及到安全性等等一系列的问题，需要研发新式的数据存储产物，于是需要工夫深的改换，而数据存储波及到底层中枢工夫，波及到了好多不为东说念主知的短板。这即是咱们当前亟待处置的问题。

数据存储一直靠近好多清贫。当前咱们面对的一个很大的清贫即是容量窘境。当前的数据存储工夫无法回答畴昔咱们将数据往那里放。那么数据量是繁盛的发展，不论是有疫情、斗争，国与国的争端，数据即是在增多。然而咱们数据存储空间的速率赶不上数据量增多的速率。

那若何办呢？当前在中国，至少咱们看到这样的权宜之策：按时的删除数据。比如说聪惠城市，世界的聪惠城市大致只可存一个月的数据。即是哪些十字街头的监控录像头等等，只可存一个月。那么把老数据删掉，才能把新数据存进来，这是当前的束缚宗旨，这是一个权宜之策，删掉就莫得了。如若你想要看一个三个月前的视频，就莫得了。不删库存，莫得场合。这就带来了很不幸的一个问题，当前咱们搞大数据。历史数据你把它删掉了，这个数据的学习方法就受到截止了，这不是一个好宗旨。然而当前这是权宜之策，世界各地齐莫得宗旨。

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还有一个宗旨，盖屋子，我去圈一块地，然后拆迁盖屋子，把通水通电拉进去，一个数据中心建成，我不错存数据了。这也不是一个好宗旨。消费资源，消费电力资源，东说念主力资源，国土资源等等，这种神气齐不是好宗旨，咱们认为这一些齐口角工夫技能，来对大数据容量的窘境进行纾困，这是不可持续的。天然当前莫得宗旨的宗旨，国度的一个战术部，叫东数西算，把东边的数据放到西边去，这个工程投资体量，达到一年上千亿元。

传统的基建是盖屋子，盖屋子这件事，咱们认为这是一个房地产行业，十足不是存储工夫。数据存储中心的成立，如若靠房地产的样式来进行，有好多痛点，吟唱拓荒的痛点，运维东说念主员的痛点，数据中心能耗的痛点，这波及到双碳等等。中国对国际上有一定保证，咱们要达到一定的双碳方针，如若劈头盖脸盖数据中心，这是不对理的。

那么地盘资源的占比，固然咱们有好多国土，全球它照旧有限的。据算计，减少一个PB存储容量，不错减少三百块钱，这是有意可图的商务行为。杰出要指出的，数据存储的束缚中枢工夫。是咱们卡脖子环节工夫清单中的基础，咱们有30几项卡脖子环节工夫清单，中间的操作系统、中枢工业软件、核默算法等等，基础的中枢工夫是数据存储的束缚，齐是建立在数据存储之上的，是以这件事情相等蹙迫。那么若何样作念才是合理的呢？要用改换研发，应酬扩容的挑战。

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咱们至少不错讲两个容量纾困的想路，第一减少数据存储空间的需求。比如开发数据驱重的产物。第二不错缩极少据存储的体积。比如探索原子级的存储器。纾困的想路，这两者咱们应该在这方面发力气一来作念这个事情。数据去重，这是一个减少数据存储空间需求的方法，识别重组数据的模块是操作系统之下的模块，然后只存储单一的模块和存储的积聚关系。产生的效用即是我本年要采购十个存储机柜，经过数据去重处理之后，只须两个就够了。十个机柜，五百万好意思元。两个，一百万。从简了空间，从简了资金，这种旨趣浮浅。

咱们十年前，IBM依然将这个产物推向世界了。当前大型的企业，齐在使用这类的去重工夫。中国大型的银行也使用。然而不是中国自主可控的产物，是海外的产物，IBM是一个海外公司，是以实用的产物工夫要多年积淀，才能酿成产物力量。这样的产物市集需求十分旺盛，刚需的场景至少有两个，一个是企业的通用数据灾备系统，需要备份，备份一个月，备份三十个版块。这三十个版块中间，有多数的重溯数据，于是识别这种重溯数据进行灵验存储，是从简存储空间的灵验方法。

还有聪惠城市监控视频，瞄准着咱们一个位置一天24小时拍摄下来的视频，背后的立交桥是不变的，只须车身网能变动。是以这类的视频信号有多数的重溯数据，地形、地貌、建筑等等是不错进行去重处理的。也曾北京海淀区作念过一个估算，他一年需要东说念主民币一亿六千万，如若使用数据去重产物，不错缩短存储空间一半，于是不错从简八千万，世界有三百多个地级市，有近三千个行政区。是以这是一派亿万商机的海洋，当前是咱们的空瑕玷，莫得自主可控的产物。

第二个想路，探索原子级的存储，大幅缩极少据存储拓荒的体积。消弱些许倍，几十倍，几百倍，几十万倍，这是咱们的方针。基本的想法是盖一栋楼，是一个海量的数据存储中心，咱们但愿中间所存的数据，不错存到一个便携式的存储拓荒上去，比如一个U盘，访佛一个洋火盒，或者打火机。这是便携式的，可能吗？可能的，数十万个原子抒发一个零或者是一，即是物理键，不论你是光盘，U盘，照旧磁盘，每抒发一个零或者一，大致要几十万个原子。咱们但愿用一个原子抒发0或者1，比如正转为0，回转为1，就这样一个想路。天然这中间有一系列的专利，用这样一个宗旨，就迷惑着畴昔数据存在的发展标的，袖珍化数据存储拓荒。这件事情，依然有了一些推崇，但还莫得酿成产物，它的重点即是集会原子情状的切换，杀青数据的袖珍化。这是一个创意的想路，需要进行顶盘的履行，2017年3月份，IBM依然文告凯旋在单个原子存储一个比特的数据，这依然发表了论文。这种想路，会迷惑着咱们来面对大数据存储容量的窘境。

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咱们还看到有一些公司，像微软，也在作念这件事情，用DNA的分子级数据，来存储大数据。在这种情况之下，那咱们的数据存储拓荒也不错降到分子级别，于是不错从简存储空间。

是以今天我的第一个话题即是数据存储这件事情是一个问题，它的容量咱们面对的窘境。那咱们建议来的纾困的想路是从工夫上想宗旨，减少存储空间需求，缩极少据存储拓荒的主机，这是我要共享的第一个题目。

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第二个题目，是当前最为热火的题目，ChatGPT，跟咱们有着相等密切的迷惑关系。咱们认为它是一个东说念主工智能大潮的一个新浪。东说念主工智能这个鸿沟，它有一个漫长的发展经由，有几百年了。好多隆起的科学家作念了铺垫使命。什么是东说念主工智能？如何杀青东说念主工智能？若何样判定某一个机器具备了东说念主工智能？有名的图灵考试，即是作念这类的事情。那么在90年代，那时IBM作念了一个履行，即是造了一个深蓝筹备机，棋战，投诚了东说念主类的象棋内行。这是东说念主类历史上第一次，咱们用一代机器，它不是东说念主，然而投诚了东说念主的某种才略，从那之后开辟了将东说念主工智能用筹备机拓荒来杀青的一个标的。机器东说念主、机器手，天然下象棋、跳棋，围棋、打扑克，繁盛的发展。

东说念主工智能谋略鸿沟，咱们在这张图上浮浅示意是这样。右边是东说念主类的智能，咱们行动东说念主类，这个物种糊口活着界上，咱们领有好多的智能。左边是筹备机所能作念的事情，若何样让筹备机越来越多越来越传神地模拟东说念主的才调，这是东说念主工智能谋略鸿沟。中间的黄色部分是千千万万的科研使命者，在用终身的元气心灵，论文、算法等等来作念这件事情，这是咱们在这个鸿沟的概况。

那这个鸿沟，当前有好多问题，然而并不妨碍它繁盛的发展，影响着咱们当代社会的推行应用。咱们产生了东说念主工智能工夫的产业链群，有决策、应用工夫、基础设施，产生了一系列的细分的行业。这样的行业不是咱们今天的主题，它的重点，只须有一个现实糊口中的应用，咱们就但愿用信息工夫的技能来擢升这个应用的使用效用。客户的闲散程度和它的分娩经由、质地等等。这是咱们的基本想路。

是以东说念主工智能沿着这个想路在发展。这个想路最早是棋类游戏，棋战，它的表率是固定的，然而筹备数目相等大。东说念主忙不外来，那用筹备机的多数算力，来跟东说念主力才略比。下一个级别是才略问答，它即是回答问题，背后是海量数据，将这些问题分类，然后演示出来，用跟东说念主天然对话的样式进行疏导。然后是辩白比赛。两个辩手，一个是实在的东说念主，一个是筹备机进行辩白，产生题目，然后制造话题，相互听取论点，然后进行反驳，临了收尾，这个依然到了这一步。下一步是高等决策，匡助咱们的企业司理、决策东说念主、政府官员提供数据型的环节性的的东说念主工智能的决策。

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这个决策当前遭受了强劲的风口，东说念主工智能正在攻击东说念主类的特有鸿沟。以前咱们认为这个鸿沟只须东说念主类才能作念到，机器不可能作念到的，当前东说念主工智能新的拓荒继续登场。早期依然有几个，在客岁的期间，Lthaca匡助历史学家规守旧代铭文，并精雅铭文的发祥，这内部有好多智能的算法和数据集。AlphaCode，它不错编身手，编出来的身手和低级身手员写出来差未几。这个DeepNash不错学会下欧好意思的陆军棋，当前他的冠军始终是筹备机了，东说念主类依然下不外它了。还有像AlphaFold和ESM-Fold，它不错预计一种卵白质结构，往日结构，死活一火学内部很蹙迫的技能是分析预计卵白质的结构，一个实验室一年分析出四五个东说念主来，破耗多数的东说念主力，当前不必了，东说念主工智能不错作念这个事，一年不错作念各级亿个。像ALpha Tensor即是矩阵式相乘的运算，今天咱们要谈的是ChatGPT，回修起杂的问题，咱们叫作念生成内容式的东说念主工智能，叫IAGC。它自身即是让筹备机相等理智的与东说念主进行对话。筹备机是筹备机，然而它对话的期间，就像咱们跟一个东说念主进行交谈雷同。这个技能不是唯一的，不是ChatGPT全世界惟一的。有好多聊天机器东说念主，谷歌有，facebook有，天然openAI出尽了风头，ChatGPT作念得最佳。

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ChatGPT它适合东说念主机对话，它结合了当前处于巅峰情状的东说念主工智能机器学习的方法，变成一个东说念主工智能机器东说念主。在这种对话的样式当中，它效法东说念主类的对话。往日咱们在筹备机上要搜索一个东西，它会给你一个谜底，或者给你一组谜底，让你我方去学。当前不是了，当前它颠倒于东说念主坐在背后，找到这个谜底之后，经过逻辑想考，推理出来很有条不地表述这个谜底，像是在聊天的经由。这种样式是企业为客户服务相等需要的一种样式，像聊天的及时疏导的样式。

这5名年龄在19岁至22岁之间的男子于上周在墨西哥哈利斯科州失踪，当局已经联系了失踪者的家属。哈利斯科州的检察官表示，他们正在调查这段视频的来源。失踪者家属对当地媒体说，失踪者的衣服与视频中的人相似。

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是以ChatGPT当前有一些主邀功能，我即是在ChatGPT上征询了这个功能，我说你有什么功能，它说我不错作念这样一些事，聊天对话，文本生成，翻译，选录等等。它不错作念这样一些事情，这些事情不错有好多推行的应用，比如说自动化的客服，你打电话问银行，你们的利率些许，几点钟开门，地址在那里。另外它不错产生著作，产生一些内容来进行宣传，产生一个一语气的问答系统，这一些齐是ChatGPT的相等有兴致的场合，亦然当前东说念主们相等关注它，沸腾跟它疏导和学习的样式。

它的很蹙迫的一个作用，影响到了咱们总共这个词东说念主的想考，即是它对常识传递样式产生了颠覆。咱们往日常识的传递样式，最早那是衣钵相传，古东说念主即是把我方往日的警戒传给下一代，理论传授，效用相等低，准确性很差，能够传递下来的东西很少。自后有了书写系统，这个书写系统进一步演变成了印刷工夫。这期间信息传递依然繁盛地伸开，东说念主类的才略得到很大的开发。

然后数字媒体，当前是智能对话。即是这样将常识传递的样式，缓缓的演化，颠覆了往日的传递样式。天然当前关于证据系统，有了极大的压力，在北好意思、好意思国，加拿大咱们依然开过好几次探究会了，咱们指摘过这个话题。证据界向何处去。因为证据界基本上作念这样三件事，传递常识，告诉学生你要记取这个，记取阿谁。这件事情，只须问ChatGPT，不应该这样教诲生了，需要死记硬背的动了，要多数的减少。还有要教给学生获取常识的技巧方法，什么方法是最灵验的？这个是需要深想的。另外即是才调，想考的才调，结合已有的常识提取逻辑想考判断的才调。这个ChatGPT给好多行业带来了深度的想考。那么玄机地使用ChatGPT，杰出是它的API，才能创造新的商机。这是咱们当前公认的论断。也但愿跟全球共享这样一件事。

ChatGPT是一个软件，中间有好多数据，从过一个API，一个接口，咱们不错让它作念好多事情。换句话说，支配ChatGPT为咱们的推行应用服务。甚而为咱们对话机器，语音识别，翻译等等，不错在医学、交通、警务、政务、证据等等，用这种洽谈的样式，引颈着东说念主工智能的应用。这场智能的疏导，就会变得无所不在。好多一又友齐谈到这样一个共鸣。当前你买一个筹备机，莫得操作系统的筹备机，你是很难设想的。一定是有操作系统的筹备。然而，最早的筹备机莫得操作系统的。咱们为了把它筹备机各个部件束缚起来，比如软件、硬件、CPU、出进口、收集等等。咱们才构成了操作系统这样一个软件系统。这是当前电脑的情况。畴昔可能总共的电脑或者是总共的电子拓荒，齐应当有东说念主工智能的方法。如若说你买了一个筹备机，买了一个电子拓荒，莫得AI的功能，就像你当前买了一个电脑，莫得操作系统，没法用。这可能是当前跟畴昔的比拟。这个畴昔的发生，可能不会很久。畴昔三五年就会有，总共的筹备机可能齐有AI的功能。

ChatGPT固然还有好多问题，然而这个标的一定走的。是以咱们使用筹备机，充满了东说念主工智能，而不是像咱们当前浮浅的打字或者是用鼠标。得到的谜底，也一定会多情面味和东说念主类的友好的界面。

ChatGPT面对着挑战，这是咱们一直在探讨的事情，它的挑战即是如安在商务应用上赢得改换，那么这种想考和比拟，你不错想考IBM  Watson，这是企业级的服务。和Microsoft ChatGPT。IBM  Watson是15年前，20年前一种经典的聊天机器东说念主，天然它是商用的老手，当前堪称总共这个词贸易世界齐有应用。典型的应用即是银行机构，70%的全球银行季候齐会应用到Watson，这是商用的一种技能。那么ChatGPT它是一个相等闪耀颖异的聊天机器东说念主。然而它当前在商用照旧菜鸟，若何用？当前不知说念。能不可用？也不知说念，需要改换。那么方针是什么呢？用了它，对它商务业务，关于具体不同的企业有什么平允，若何样匡助企业的业务得到成长，欢欣客户的需求，扩大分娩，擢升营业额、增多利润率等等。IBM  Watson依然作念到了，ChatGPT能不可作念到？这是挑战。

如安在区块链中使用ChatGPT，我也有意问了一下ChatGPT，你在区块链中如何使用？它谈到了这样一些内容。

好多东说念主齐在关注ChatGPT会影响到哪一类东说念主的使命岗亭，这是有的。好多东说念主类的一些低级办事，重迭性的办事，可复制的使命，齐会被这样一类自动化的技能代替，然而冲击东说念主类使命的不是东说念主工智能，而是掌执了东说念主工智能器具的东说念主。是以咱们在座的每一个一又友，咱们频繁在好意思国、中国齐是指摘这样一件事情。要驾驭AI这样一个海浪，而不是被这样一个海浪合并。这里列出来的岗亭，齐会收到它的影响。如若你合计这个岗亭太累太繁琐，好的，让机器去作念。这是ChatGPT在这个鸿沟当中的一个孝敬。畴昔趋势亦然不可相悖的，即是东说念主工智能日趋频繁，变成一个寻常的技能。

一个典型例子，即是2022年6月，facebook  meta它作念了一个东说念主工智能的战术转型，它原本有一个东说念主工智能专门的谋略机构，也作念了好多很有兴致兴致的机构，他当前斥逐这个机构了，让这个团队中的东说念主长远到各个产物组去。天然了，东说念主工智能依然不是一个寂寥的研发机构，要熔化到咱们的产物细节当中去，这是一个目的。

咱们也遭受好多一又友在指摘，AI  for  Finance，即是东说念主工智能在哪个鸿沟中具体应用？金融鸿沟，聪惠城市，在酬酢媒体，在军事鸿沟，医疗鸿沟等等。东说念主工智能将会浸透到咱们糊口的各个方面。

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ChatGPT从咱们角度来看2024年平博棋牌，它是工夫发展的一小步，然而这是东说念主工智能普及应用的一大步。这是咱们关于这件事情的不雅点。咱们认为畴昔是数字工夫的融会期间，融会是咱们东说念主类所具备的一个基本功能，咱们用数字工夫的技能，从早期的读卡、筹备、制表系统，到当前多数可变成筹备机系统，将来会出现智能化的融会筹备机系统，这个融会筹备机系统的中枢即是东说念主工智能它的自动发现，自动识别，自动和东说念主打交说念。这样一个系统的出现，即是用大数据来初始咱们总共这个词数字工夫迈向越来越智能的东说念主工智能期间。