Trong Gartner’s Hype Cycle™ for Storage Technologies, 2025, hai hạng mục được coi là mũi nhọn cho tương lai hạ tầng doanh nghiệp là:

• Storage Platforms for Generative AI

• Open-Source Storage Software

Việc DDN được ghi nhận là Sample Vendor trong cả hai lĩnh vực này không chỉ là một thành tựu — mà là dấu hiệu DDN đang dẫn dắt nền tảng hạ tầng dữ liệu cho kỷ nguyên AI và phân tích.

Vấn Đề: Vì Sao Dự Án AI Bị Chậm – Và Thiếu Gì Thật Sự?

Rất nhiều nhóm đang chạy nước rút để đưa AI vào sản xuất nhưng lại mắc các vấn đề sau:

• GPU bị “nghỉ việc” chờ dữ liệu

• Pipeline liên tục bị gián đoạn giữa các môi trường

• Dữ liệu phi cấu trúc khối lượng lớn quá chậm để xử lý

• Lưu trữ lạnh (cold archives) cần để hỗ trợ GenAI nhưng không truy xuất kịp
  

Nếu nhìn từ bên ngoài có thể nghĩ là do khó mở rộng GPU, nhưng thực chất là do lớp dữ liệu (data layer) chưa đủ mạnh.

Với AI, storage thông minh (smart, AI-optimized storage) không chỉ là tầng truy xuất — nó là nền tảng quyết định hệ thống có thể mở rộng, học và phản hồi thời gian thực không.

Storage AI Cần Thêm Gì?

Hạ tầng lưu trữ truyền thống giờ không còn đáp ứng được yêu cầu khi AI cần:

• Truy cập nhanh, thông minh đến tập dữ liệu phân tán, tại thời điểm thực.

• Tự động thích ứng theo workload, mức độ ưu tiên và vị trí dữ liệu.

• Phục vụ dữ liệu lạnh như thể nó vẫn còn nóng, đặc biệt cần trong RAG (retrieval-augmented generation) và LLMs.

• Hoạch định hiệu năng nhất quán giữa edge, core và cloud.

Chỉ có những nền tảng lưu trữ thông minh, tự tối ưu như DDN mới làm được điều này.

Kết Nối với Thực Tiễn GenAI

Khối lượng công việc Generative AI như RAG, fine-tuning, inference và huấn luyện large models đòi hỏi:

• GPU mạnh mẽ và hệ thống lưu trữ dữ liệu khổng lồ, độ trễ thấp.

• Dịch vụ lưu trữ GenAI không đòi hỏi cấu trúc riêng so với workload truyền thống.

DDN, với các sản phẩm như DDN Infinia và EXAScaler®, đáp ứng mạnh mẽ những nhu cầu này bằng cách:

• Cung cấp hiệu năng siêu khủng, bão hòa pipeline GPU.

• Hỗ trợ đa tác vụ: huấn luyện, inference, phân tích và ETL đồng thời.

• Tối ưu hóa theo kiến trúc RAG & vector – giảm dữ liệu trùng lặp, tăng độ chính xác đầu ra.
  

Kết quả thực tế: khách hàng cắt giảm thời gian phát hiện gian lận đến 70%, tăng gấp 3 throughput AI, tối ưu chi phí huấn luyện nhờ GPU được sử dụng hiệu quả và dữ liệu truy xuất zero-copy.

Khả Năng Mở – Động Lực Tạo Đổi Mới

Open-source storage đang là xu thế cho doanh nghiệp nhờ lợi thế linh hoạt, hiệu suất cao và phù hợp DevOps/Multicloud:

• DDN là thành viên chủ chốt của cộng đồng Lustre — hệ thống file song song hiệu năng cao nhất thế giới.

• Cho phép lập trình truy cập lưu trữ extreme-scale.

• Tối ưu AI/HPC, đã chứng minh thực tiễn sản xuất.

• Chạy linh hoạt trên các môi trường: bare metal, container, hybrid, cloud.
  

Từ các sáng kiến AI quốc gia đến các tổ chức nghiên cứu lớn, DDN giúp cân bằng giữa kiểm soát chi phí và hiệu năng hàng đầu.

Kết Luận

Lần đầu tiên, storage không chỉ là nơi chứa dữ liệu — nó là lớp hạ tầng thông minh, đóng vai trò là control plane cho AI. DDN với vị thế trên Gartner Hype Cycle thể hiện rõ sứ mệnh:

• Mang lại nền tảng AI nhanh hơn, hiệu quả hơn và thông minh hơn.
  
• Cung cấp độ linh hoạt và hiệu suất mà các hệ thống cũ không thể đạt được.

Nếu doanh nghiệp của bạn tìm kiếm nền tảng hạ tầng AI hiện đại, mở và có hiệu năng cao — đây chính là giải pháp nền tảng để chuyển đổi dữ liệu thành giá trị.