GenAI 藉 OpenAI 成功市場策略而大爆發，令人工智能在今年正式走入平民百姓家。大企業早就對 AI 不陌生，而科技廠商在目前生態環境中，卻需要面對「可持續性」AI 的問題。
目前儲存方案廠商 Pure Storage，亦在全球協助推動超過 100 個企業 AI 項目，該公司亞太區數據科學解決方案架構師蔣燚峰（Yifeng，上題圖）指出，學術世界對於 AI 相關數據科技早有研究，但要真正落地，與具效益的應用方案，必須要有商業管理上的提升。
在 GenAI 大熱下，他表示未來業界要持續建立平台，同時支援大數據與 AI 成長，而這類架構需要兼顧 GPU 運算、Kubernetes 容器架構，以至圍繞平台的各項網絡與儲存，這類架構亦要具可擴展性。在技術層面上，Pure Storage 一直希望簡化有關的平台架構，早前已推出 AIRI 平台，亦早與 NVIDIA 合作推動技術成長，讓企業較易投入具深度學習（Deep Learning）負載的綜合性基礎設施。
數據儲存速度，固然是 AI 運算架構的另一個潛在阻力，蔣燚峰稱 Pure Storage 早已放棄固態硬碟（SSD）並採用 DirectFlash 技術，完全免去包括轉換層（Translation Layer）的多餘能耗（Overhead），更能讓設備達至更高密量，最終亦能改善數據中心營運效益，甚至是節省儲存平台用電，讓企業調動更多資源至 GPU 運算。
另一 AI 技術發展技術樽頸，為目前運算平台的 CPU 與 I/O 讀寫設計，蔣燚峰表示 NVIDIA 在較早前已提出 GDS（GPUDirect Storage）架構，跳過上述問題讓 NVMe 可直接經由 PCIe Switch 連接 GPU 運算環境，相信能解決大部分問題。
AI 人才本身未必有完整的 IT 與數據中心架構知識，因此業界需要不停改善相關的控制與管理平台，其中 Pure Storage 亦提出 Evergreen 方案協助企業持續營運與管理儲存平台，包括日後的無縫系統升級與數據轉移。蔣燚峰認同 AI 對於大部分用戶的未來十分重要，唯以上的問題難有單一解決方案，強調目前這屬於一個科技發展的分支路口，不同企業的答案與回應都會有異。
