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，数字等于咱们的基础。我谈三个小专题，数据需要存储，容量有窘境，纾困需要寻找出息。

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技能的实质谈起。咱们所谓的数字信息技能的实质，等于将现实世界中的信息，调养成二进制电子数据。现实当中有图片、流量以至资产，咱们变成二进制的电子数据，然后用预备机进行集聚、征集、办法等等，匡助东说念主们进行正确的决策。是以数据自己等于撑持数字经济的紧迫基石，亦然鼓动着灵敏管束的紧迫贵寓。数据，如故数字化的数据。

那么为了引颈数字经济翻新服务潮水。咱们在IT这个规模也曾激动了上百年的历史。从早期的打字机，到预备机主机、个东说念主电脑、手机、可衣着开发等等，这些数字化的技巧，引颈通盘社会的数字化程度。在这个程度当中，咱们一步一风物产生了电子商务、灵敏地球、灵敏城市、默契业务等等。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、灵敏城市等等许多丰富多采的题目和应用。越过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。根等闲在大地之下，咱们等闲看不到，这等于数据，数据的存储和存储的联系，这是咱们要驳倒这件事情的关系。

这件事情，数据存储的技能居品，也曾沿革了上百年了。从早期一百年以前，人人用纸质的条记本来记载数据。咱们用穿孔卡片，打洞，光泽能穿曩昔，穿不外去这种形状记载，那时写轮番等于一张卡片。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，以及将来将会出现的原子级存储器，分子级存储器。数据存储技能在束缚地茂盛上前发展，这是咱们许多东说念主退却易看到。因为咱们看到树的时辰很出丑到树根，关联词它在扎塌实实地引颈着翻新基础技能的发展。

那这件事情有多紧迫呢？这等于咱们今天要驳倒的的话题。率先是训导上的翻新，数据存储在职何的高校，很少会有一个专门的专科来开设。咱们有预备机专科，这是八十年前IBM草创的预备机科学这样一个训导学科。咫尺全世界的日常高校皆有这样一个学科。关联词数据存储，莫得一个零丁的学科。这触及到训导上的翻新。产业上的翻新，咫尺的存储器体积太大，效能太低，触及到安全性等等一系列的问题，需要研发新式的数据存储居品，于是需要技能深的翻新，而数据存储触及到底层中枢技能，触及到了许多不为东说念主知的短板。这等于咱们咫尺亟待管束的问题。

数据存储一直面对许多困难。咫尺咱们面对的一个很大的困难等于容量窘境。咫尺的数据存储技能无法回答将来咱们将数据往那处放。那么数据量是茂盛的发展，无论是有疫情、来去，国与国的争端，数据等于在增多。关联词咱们数据存储空间的速率赶不上数据量增多的速率。

那何如办呢？咫尺在中国，至少咱们看到这样的权宜之策：如期的删除数据。比如说灵敏城市，宇宙的灵敏城市未必只可存一个月的数据。等于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，这是咫尺的管束办法，这是一个权宜之策，删掉就莫得了。淌若你想要看一个三个月前的视频，就莫得了。不删库存，莫得地方。这就带来了很祸害的一个问题，咫尺咱们搞大数据。历史数据你把它删掉了，这个数据的学习轮番就受到限定了，这不是一个好办法。关联词咫尺这是权宜之策，宇宙各地皆莫得办法。

还有一个办法，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。这也不是一个好办法。耗尽资源，耗尽电力资源，东说念主力资源，国土资源等等，这种形状皆不是好办法，咱们认为这一些皆詈骂技能技巧，来对大数据容量的窘境进行纾困，这是不可连续的。天然咫尺莫得办法的办法，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，完全不是存储技能。数据存储中心的树立，淌若靠房地产的方式来进行，有许多痛点，珍重开发的痛点，运维东说念主员的痛点，数据中心能耗的痛点，这触及到双碳等等。中国对国际上有一定保证，咱们要达到一定的双碳主张，淌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，天然咱们有许多国土，人人它如故有限的。据猜测，减少一个PB存储容量，不错减少三百块钱，这是故意可图的商务活动。越过要指出的，数据存储的管束中枢技能。是咱们卡脖子要津技能清单中的基础，咱们有30几项卡脖子要津技能清单，中间的操作系统、中枢工业软件、核默算法等等，基础的中枢技能是数据存储的管束，皆是成就在数据存储之上的，是以这件事情相等紧迫。那么何如样作念才是合理的呢？要用翻新研发，应付扩容的挑战。

咱们至少不错讲两个容量纾困的念念路，第一减少数据存储空间的需求。比如开发数据驱重的居品。第二不错缩极少据存储的体积。比如探索原子级的存储器。纾困的念念路，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轮番，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聚拢关系。产生的成果等于我本年要采购十个存储机柜，经过数据去重处理之后，只消两个就够了。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，这种旨趣简单。

咱们十年前，IBM也曾将这个居品推向世界了。咫尺大型的企业，皆在使用这类的去重技能。中国大型的银行也使用。关联词不是中国自主可控的居品，是外洋的居品，IBM是一个外洋公司，是以实用的居品技能要多年积淀，才能变成居品力量。这样的居品阛阓需求十分旺盛，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，有大批的重溯数据，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轮番。

还有灵敏城市监控视频，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，只好车身网能变动。是以这类的视频信号有大批的重溯数据，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，淌若使用数据去重居品，不错裁汰存储空间一半，于是不错从简八千万，宇宙有三百多个地级市，有近三千个行政区。是以这是一派亿万商机的海洋，咫尺是咱们的空缺点，莫得自主可控的居品。

第二个念念路，探索原子级的存储，大幅缩极少据存储开发的体积。松开若干倍，几十倍，几百倍，几十万倍，这是咱们的主张。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开发上去，比如一个U盘，类似一个洋火盒，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，等于物理键，非论你是光盘，U盘，如故磁盘，每抒发一个零或者一，未必要几十万个原子。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，就这样一个念念路。天然这中间有一系列的专利，用这样一个办法，就诱导着将来数据存在的发展地点，小型化数据存储开发。这件事情，也曾有了一些证实，但还莫得变成居品，它的重心等于集聚原子景况的切换，已毕数据的小型化。这是一个创意的念念路，需要进行顶盘的履行，2017年3月份，IBM也曾文告见效在单个原子存储一个比特的数据，这也曾发表了论文。这种念念路，会诱导着咱们来面对大数据存储容量的窘境。

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，那咱们的数据存储开发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等于数据存储这件事情是一个问题，它的容量咱们面对的窘境。那咱们提议来的纾困的念念路是从技能上想办法，减少存储空间需求，缩极少据存储开发的主机，这是我要共享的第一个题目。

第二个题目，是咫尺最为热火的题目，ChatGPT，跟咱们有着相等密切的合营关系。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规模，它有一个漫长的发展历程，有几百年了。许多凸起的科学家作念了铺垫使命。什么是东说念主工智能？怎么已毕东说念主工智能？何如样判定某一个机器具备了东说念主工智能？盛名的图灵历练，等于作念这类的事情。那么在90年代，那时IBM作念了一个履行，等于造了一个深蓝预备机，棋战，驯顺了东说念主类的象棋人人。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，关联词驯顺了东说念主的某种技艺，从那之后开辟了将东说念主工智能用预备机开发来已毕的一个地点。机器东说念主、机器手，天然下象棋、跳棋，围棋、打扑克，茂盛的发展。

东说念主工智能筹商规模，咱们在这张图上简单示意是这样。右边是东说念主类的智能，咱们行为东说念主类，这个物种生涯辞世界上，咱们领有许多的智能。左边是预备机所能作念的事情，何如样让预备机越来越多越来越传神地模拟东说念主的技艺，这是东说念主工智能筹商规模。中间的黄色部分是盈篇满籍的科研使命者，在用终身的元气心灵，论文、算法等等来作念这件事情，这是咱们在这个规模的概况。

那这个规模，咫尺有许多问题，关联词并不妨碍它茂盛的发展，影响着咱们当代社会的践诺应用。咱们产生了东说念主工智能技能的产业链群，有决议、应用技能、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，它的重心，只消有一个现实生涯中的应用，咱们就但愿用信息技能的技巧来升迁这个应用的使用效能。客户的舒坦程度和它的坐褥历程、质地等等。这是咱们的基本念念路。

是以东说念主工智能沿着这个念念路在发展。这个念念路最早是棋类游戏，棋战，它的端正是固定的，关联词预备数目相等大。东说念主忙不外来，那用预备机的大批算力，来跟东说念主力技艺比。下一个级别是技艺问答，它等于回答问题，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方式进行相易。然后是辩说比赛。两个辩手，一个是真是的东说念主，一个是预备机进行辩说，产生题目，然后制造话题，相互听取论点，然后进行反驳，终末斥逐，这个也曾到了这一步。下一步是高档决策，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要津性的的东说念主工智能的决议。

这个决议咫尺遭遇了强劲的风口，东说念主工智能正在穷苦东说念主类的特有规模。以前咱们认为这个规模只好东说念主类才能作念到，机器不可能作念到的，咫尺东说念主工智能新的开发束缚登场。早期也曾有几个，在客岁的时辰，Lthaca匡助历史学家规宝石代铭文，并精致铭文的发祥，这内部有许多智能的算法和数据集。AlphaCode，它不错编轮番，编出来的轮番和低级轮番员写出来差未几。这个DeepNash不错学会下欧好意思的陆军棋，咫尺他的冠军恒久是预备机了，东说念主类也曾下不外它了。还有像AlphaFold和ESM-Fold，它不错接洽一种卵白质结构，曩昔结构，生牺牲学内部很紧迫的技巧是分析接洽卵白质的结构，一个实验室一年分析出四五个东说念主来，破耗大批的东说念主力，咫尺无用了，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等于矩阵式相乘的运算，今天咱们要谈的是ChatGPT，回恢复杂的问题，咱们叫作念生成内容式的东说念主工智能，叫IAGC。它自己等于让预备机相等明智的与东说念主进行对话。预备机是预备机，关联词它对话的时辰，就像咱们跟一个东说念主进行交谈雷同。这个技巧不是唯一的，不是ChatGPT全世界惟一的。有许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。

ChatGPT它符合东说念主机对话，它引诱了咫尺处于巅峰景况的东说念主工智能机器学习的轮番，变成一个东说念主工智能机器东说念主。在这种对话的方式当中，它师法东说念主类的对话。曩昔咱们在预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。咫尺不是了，咫尺它绝顶于东说念主坐在背后，找到这个谜底之后，经过逻辑念念考，推理出来很有条不地表述这个谜底，像是在聊天的历程。这种方式是企业为客户服务相等需要的一种方式，像聊天的及时相易的方式。

是以ChatGPT咫尺有一些主邀功能，我等于在ChatGPT上盘问了这个功能，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，纲目等等。它不错作念这样一些事情，这些事情不错有许多践诺的应用，比如说自动化的客服，你打电话问银行，你们的利率若干，几点钟开门，地址在那处。另外它不错产生著述，产生一些内容来进行宣传，产生一个连气儿的问答系统，这一些皆是ChatGPT的相等有真谛的地方，亦然咫尺东说念主们相等关注它，恬逸跟它相易和学习的方式。

它的很紧迫的一个作用，影响到了咱们通盘东说念主的念念考，等于它对常识传递方式产生了颠覆。咱们曩昔常识的传递方式，最早那是口耳相承，古东说念主等于把我方曩昔的教训传给下一代，理论传授，效能相等低，准确性很差，能够传递下来的东西很少。其后有了书写系统，这个书写系统进一步演变成了印刷技能。这时辰信息传递也曾茂盛地伸开，东说念主类的技艺得到很大的开发。

然后数字媒体，咫尺是智能对话。等于这样将常识传递的方式，逐渐的演化，颠覆了曩昔的传递方式。天然咫尺关于训导系统，有了极大的压力，在北好意思、好意思国，加拿大咱们也曾开过好几次议论会了，咱们驳倒过这个话题。训导界向何处去。因为训导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，只消问ChatGPT，不应该这样素养生了，需要死记硬背的动了，要大批的减少。还有要教给学生获取常识的技巧轮番，什么轮番是最灵验的？这个是需要深念念的。另外等于技艺，念念考的技艺，引诱已有的常识索取逻辑念念考判断的技艺。这个ChatGPT给许多行业带来了深度的念念考。那么玄机地使用ChatGPT，越过是它的API，才能创造新的商机。这是咱们咫尺公认的论断。也但愿跟人人共享这样一件事。

从官方发布的先行图和角色的声优来看，官方对于后篇的内容还是挺用心的，不但找来了置鲇龙太郎和浪川大辅，而且角色的形象也是高度还原漫画。尤其是“冥王”哈迪斯，他的动画形象简直是完美复刻了漫画，估计动画组为了这个角色的原画也是下了不少功夫。

ChatGPT是一个软件，中间有许多数据，从过一个API，一个接口，咱们不错让它作念许多事情。换句话说，期骗ChatGPT为咱们的践诺应用服务。以至为咱们对话机器，语音识别，翻译等等，不错在医学、交通、警务、政务、训导等等，用这种洽谈的方式，引颈着东说念主工智能的应用。这场智能的相易，就会变得无所不在。许多一又友皆谈到这样一个共鸣。咫尺你买一个预备机，莫得操作系统的预备机，你是很难联想的。一定是有操作系统的预备。关联词，最早的预备机莫得操作系统的。咱们为了把它预备机各个部件管束起来，比如软件、硬件、CPU、相差口、集聚等等。咱们才构成了操作系统这样一个软件系统。这是咫尺电脑的情况。将来可能总共的电脑或者是总共的电子开发，皆应当有东说念主工智能的轮番。淌若说你买了一个预备机，买了一个电子开发，莫得AI的功能，就像你咫尺买了一个电脑，莫得操作系统，没法用。这可能是咫尺跟将来的比拟。这个将来的发生，可能不会很久。将来三五年就会有，总共的预备机可能皆有AI的功能。

ChatGPT天然还有许多问题，关联词这个地点一定走的。是以咱们使用预备机，充满了东说念主工智能，而不是像咱们咫尺简单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。

皇冠hg86a

ChatGPT面对着挑战，这是咱们一直在探讨的事情，它的挑战等于如安在商务应用上取得翻新，那么这种念念考和比拟，你不错念念考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，咫尺堪称通盘买卖世界皆有应用。典型的应用等于银行机构，70%的全球银行季候皆会应用到Watson，这是商用的一种技巧。那么ChatGPT它是一个相等明慧颖慧的聊天机器东说念主。关联词它咫尺在商用如故菜鸟，何如用？咫尺不知说念。能不成用？也不知说念，需要翻新。那么主张是什么呢？用了它，对它商务业务，关于具体不同的企业有什么克己，何如样匡助企业的业务得到成长，激昂客户的需求，扩大坐褥，升迁营业额、增多利润率等等。IBM  Watson也曾作念到了，ChatGPT能不成作念到？这是挑战。

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

许多东说念主皆在见原ChatGPT会影响到哪一类东说念主的使命岗亭，这是有的。许多东说念主类的一些低级服务，访佛性的服务，可复制的使命，皆会被这样一类自动化的技巧代替，关联词冲击东说念主类使命的不是东说念主工智能，而是掌捏了东说念主工智能用具的东说念主。是以咱们在座的每一个一又友，咱们频频在好意思国、中国皆是驳倒这样一件事情。要把握AI这样一个波浪，而不是被这样一个波浪归拢。这里列出来的岗亭，皆会收到它的影响。淌若你认为这个岗亭太累太繁琐，好的，让机器去作念。这是ChatGPT在这个规模当中的一个孝敬。将来趋势亦然不可起义的，等于东说念主工智能日趋频繁，变成一个寻常的技巧。

一个典型例子，等于2022年6月，facebook  meta它作念了一个东说念主工智能的战术转型，它本来有一个东说念主工智能专门的筹商机构，也作念了许多很有意旨的机构，他咫尺已矣这个机构了，让这个团队中的东说念主深刻到各个居品组去。天然了，东说念主工智能也曾不是一个零丁的研发机构，要熔化到咱们的居品细节当中去，这是一个目的。

咱们也遭遇许多一又友在驳倒，AI  for  Finance，等于东说念主工智能在哪个规模中具体应用？金融规模，灵敏城市，在酬酢媒体，在军事规模，医疗规模等等。东说念主工智能将会浸透到咱们生涯的各个方面。

ChatGPT从咱们角度来看，它是技能发展的一小步，关联词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。咱们认为将来是数字技能的默契时期，默契是咱们东说念主类所具备的一个基本功能，咱们用数字技能的技巧，从早期的读卡、预备、制表系统，到咫尺大批可变成预备机系统，将来会出现智能化的默契预备机系统澳门两家美高梅是一个老板吗，这个默契预备机系统的中枢等于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，等于用大数据来启动咱们通盘数字技能迈向越来越智能的东说念主工智能时期。