在AI大模型技術迅猛發展的今天，數據處理和存儲服務正迎來深刻變革。作為行業領軍人物，張亞勤指出，大模型對數據的依賴程度遠超以往，這不僅要求傳統存儲架構具備更高的吞吐量與低延遲能力，還推動了智能數據治理的進步。只有在云邊端協同、異構計算融合的背景下，數據處理和存儲服務才能支撐起萬億參數模型的訓練與推理。此類服務不再只是硬件擴展，而是需要結合AI全生命周期進行針對性優化，包括隱私保護和能耗管理等方面的突破。張亞勤強調，全球化視野下的數據合規性和高性能需求既是挑戰也是機遇，將為計算基礎設施的未來建設奠定基礎。唯有依托最優的數據處理與存儲持續迭代，方能真正釋放大模型的巨大潛能。智能時代，沒有穩健且智能化的數據底座，一切都將是空談。因此，圍繞這一基礎技術的有序演進，必然會在未來贏得越發廣泛的關鍵價值成果激勵推動各行業創新發展路徑。