Vast Data平台是一个结合了全球数据存储、数据库和人工智能计算引擎的综合系统。
Vast Data 正在使 AI 对数据的访问民主化，使企业基础设施为 AI 做好准备，并可供 AI 工具使用。另一方面，Vast Data 系统工程副总裁 Vaughn Stewart表示，超大规模 GPU 云提供商比传统云提供商更适合大规模 AI 需求。
Stewart 说：“我认为我可以传达我们正在做的事情以及我们如何使 AI 数据民主化的最好方式是 Vast Data 为企业和云服务提供商提供了一个数据平台。“我们的平台真正将数据存储与数据库和计算引擎服务统一起来，这些服务都打包在一个可扩展的平台中，使客户能够在全球范围内、本地或云中访问他们的数据。”
Stewart 在 SiliconANGLE Media 的直播工作室 theCUBE 的独家直播中，在“Supercloud 5：AI 霸权之战”活动中与 theCUBE 行业分析师 Lisa Martin 和 Savannah Peterson 进行了交谈。他们讨论了 Vast Data 如何彻底改变 AI 对数据的访问，并为全球访问提供统一的平台。
寻找加速和更快的数据
Stewart 表示，人工智能、网络保护和云成本的预算分配给计划的启动和运行带来了压力，导致本地基础设施决策陷入困境。公司正在寻求加速计算平台和更快的存储解决方案。在提供这些服务方面，市场在性能和规模方面存在差距。大型企业应用程序需要针对 AI 工作负载进行优化，而传统基础设施可能无法针对现代 GPU 超大规模提供商进行扩展。
Stewart说：“相反，在同一个等式中，我们看到客户说，'我只需要移动得更快，所以我将联系CoreWeave或Lambda或Core42，因为我可以移动得更快。我们谈到了传统的超大规模企业。他们都有GPU，而且有很多客户在使用它们。这并不是对他们的负面评论，而是市场对他们提供这些服务的性能和规模存在差距。“
公司正在投资测试不同的云模型和工具，以加快其利用新技术的能力。Stewart 表示，他们还面临着将传统基础设施保留多长时间的挑战。与此同时，受监管行业的组织仍在投资用于数据保护和知识产权的本地基础设施。
前期基础设施需要现代化。Stewart解释说，在云提供商的增长以及对速度和成本经济的需求的推动下，Vast Data正在通过提供传统超大型机的替代品来填补市场空白。
Stewart说：“我们的增长是由云提供商方面的人工智能增长驱动的。我认为我们接触到了云消费者的基础。这是一场发展他们的产品和产品的竞赛。能够做到这一点，而无需进行资本投资。速度、上市时间以及这些客户是否无限期地留在这些云平台上。我认为，几年后，我们可能会看到传统超大型机的情况。”
