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ChatGPT在2022年年底的横空出世，引发了各行各业对生成式人工智能、大型语言模型和基础模型的广泛关注和讨论，人工智能发展的"质变时刻"正在加速到来。作为人工智能应用的"三驾马车"，算力、算法和数据都离不开强健、灵活、可扩展的IT基础架构，其中存储更是与每一驾"马车"都紧密关联；而在更加广阔的数据应用场景中，存储同样扮演着重要作用。

数字经济催生新需求，传统存储架构面临新挑战

数据显示，截止到2022年，中国数字经济规模已经超过50万亿元，继续保持10%左右的高位增长速度；预计到2025年，这一数字将超过60万亿元[1]。企业需要不断通过技术创新，解锁新的应用方案和场景，实现更加稳健和高效的数字化转型。有IT分析机构预测，到2025年，全球数据总量将超过175ZB，平均年复合增长率约为23%，其中非结构化数据的增长速度要比结构化数据的增长速度快60%[2]；这些数据绝大多数存储在公有云或者企业数据中心的私有云内。

随着数据量高速增加和数据结构日趋复杂，传统存储架构已经难以满足企业的数字化转型需求：

数据海量剧增、种类庞杂、分散在各个系统之中，如何把数据高效、安全、合规地用起来是个难题。

在混合多云时代，随着中国数据安全法与个人信息保护法等相关法律法规的相继出台，中国客户开始把混合云环境下确保一致的数据安全与合规作为数字化转型战略的重中之重。

为了更好应对这些挑战，企业需要携手值得信赖的技术伙伴，用技术解锁数据价值，提升竞争力。

IBM副总裁、大中华区存储及中国区Power业务总经理侯淼表示："在信息架构走向基于容器化混合云架构的今天，数据资产从边缘到核心再到云端（Edge-to-Core-to-Cloud）的新格局正在形成，企业对信息架构的主要需求也从‘稳定"转变为‘灵活且稳定"。今天的IBM存储致力于帮助企业客户更好地应对数据挑战，在采用新技术和产品解锁数据潜力、提高决策效率的同时，也能保证数据管理的安全性和成本优势。"

侯淼，IBM 副总裁、大中华区存储业务总经理