在AI大模型技术迅猛发展的今天，数据处理和存储服务正迎来深刻变革。作为行业领军人物，张亚勤指出，大模型对数据的依赖程度远超以往，这不仅要求传统存储架构具备更高的吞吐量与低延迟能力，还推动了智能数据治理的进步。只有在云边端协同、异构计算融合的背景下，数据处理和存储服务才能支撑起万亿参数模型的训练与推理。此类服务不再只是硬件扩展，而是需要结合AI全生命周期进行针对性优化，包括隐私保护和能耗管理等方面的突破。张亚勤强调，全球化视野下的数据合规性和高性能需求既是挑战也是机遇，将为计算基础设施的未来建设奠定基础。唯有依托最优的数据处理与存储持续迭代，方能真正释放大模型的巨大潜能。智能时代，没有稳健且智能化的数据底座，一切都将是空谈。因此，围绕这一基础技术的有序演进，必然会在未来赢得越发广泛的关键价值成果激励推动各行业创新发展路径。