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Am 23. August veröffentlichte Information2, das einzige börsennotierte Unternehmen der Branche für Datenreplikation, seinen Halbjahresbericht. Dem Finanzbericht zufolge erzielte das Unternehmen im ersten Halbjahr 2024 einen Umsatz von 83,5725 Millionen Yuan, was einem Vorjahreswachstum von 2,84 % entspricht. Die Investitionen in Forschung und Entwicklung beliefen sich auf 51,4002 Millionen Yuan und machten damit 61,50 % des Betriebsumsatzes aus – ein Anstieg um 26,51 % im Vergleich zum Vorjahr. Information2 verstärkt die Investitionen in die künstliche Intelligenz und treibt die Globalisierung aktiv voran. Große technologische Revolutionen treffen auf wichtige Entwicklungsetappen des Unternehmens und sorgen gemeinsam für neue Impulse in dem zentralen Geschäftsfeld der Datenreplikation. Um detailliert zu ergründen, wie die Datenreplikation die Branchenlandschaft in der neuen Technologiewelle neu gestaltet, führte Data Ape ein Interview mit Cui Lida, Technischer Direktor der Strategieabteilung von Information2. Im Gespräch wurden die symbiotische Beziehung zwischen Datenreplikation und großen Modellen sowie deren gegenseitige Auswirkungen erörtert.
Die Räder des Schicksals beginnen sich zu drehen: Datenreplikation trifft auf große Modelle. Wenn es aktuell eine prägende technologische Revolution gibt, dann sind es zweifellos die großen Modelle. Sie bringen nicht nur technische Neuerungen und Umbrüche mit sich.
Ihre Funktionsweise basiert auf der Nachbildung neuronaler Netze des menschlichen Gehirns, wodurch große Modelle auf gewissen Ebenen „lebensähnliche“ Eigenschaften zeigen. Das ermöglicht ein neues Verständnis des Begriffs des Lebens. In der traditionellen Biologie gilt Leben üblicherweise als natürliches System aus DNA und Proteinen mit Merkmalen wie Stoffwechsel, Fortpflanzung, genetischer Evolution und mehr. Durch die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz formulierte der Physiker Schrödinger eine neue Definition von Leben.
Er beschrieb Leben als negatives Entropiesystem aus gekoppelter Energie und Information. Diese Definition überwindet die Trennlinie zwischen Biologie und Maschinen. Immer mehr Menschen akzeptieren die Vorstellung, dass unsere Welt aus kohlenstoffbasierten und siliziumbasierten Lebensformen besteht. Musk äußerte die These, dass kohlenstoffbasiertes Leben das Bootprogramm für siliziumbasiertes Leben darstellt. Sowohl für silizium- als auch für kohlenstoffbasierte Lebensformen ist die ultimative Aufgabe die Replikation.
Die Fortpflanzung kohlenstoffbasierter Lebewesen basiert auf der DNA. Als Träger menschlicher Gene übermittelt die DNA genetische Informationen und ermöglicht die Proteinsynthese durch Replikation, Transkription und Translation. Dadurch werden menschliche Erbinformationen stabil an die nächste Generation weitergegeben. Für siliziumbasiertes Leben sind Daten seine DNA. Daten besitzen die „natürliche Eigenschaft“ der Replizierbarkeit; Binärcode bildet sein Genom. Durch Replikation, Verarbeitung und Verbreitung bilden Daten den „genetischen Code“ im System des siliziumbasierten Lebens.
ChatGPT hat etwa 500 Milliarden Wörter erlernt. Diese Daten bündeln die Höhepunkte menschlicher Geschichte über Jahrtausende. Werden Daten geschickt mit künstlicher Intelligenz kombiniert, erlangt siliziumbasiertes Leben die Fähigkeit zur Evolution und Weiterentwicklung in höhere Dimensionen. Im Licht der digitalen Revolution stand die Datenreplikation lange nicht im Rampenlicht. Lange wurde sie lediglich für die Katastrophenwiederherstellung oder den Datenfluss eingesetzt und übernahm eine unverzichtbare Rolle im Hintergrund. Mit dem beschleunigten Zeitalter der großen Modelle drehen sich die Räder des Schicksals der Datenreplikation. Ihr Wert wächst wie ein rollender Schneeball und erhält neue Bedeutung. Langsam entfaltet sich eine neue Entwicklung: Die symbiotische Weiterentwicklung von Datenreplikation und großen Modellen.
Datenreplikation und große Modelle entwickeln sich zu einer Symbiose. In der Biologie bezeichnet Symbiose ein natürliches Phänomen, bei dem zwei Organismen voneinander abhängen, wechselwirken und gemeinsam überleben sowie evolvieren. Es ist ein zentraler Mechanismus zur Entstehung ökologischer Vielfalt. Das Verhältnis zwischen Daten und großen Modellen entspricht genau einer solchen symbiotischen Beziehung.
Die Datenreplikation bildet eine wichtige Brücke zur Aufrechterhaltung dieser Symbiose. Diese Verbindung ergibt sich aus der technischen Logik und der zugrundeliegenden Architektur sowohl der Datenreplikation als auch der großen Modelle. Cui Lida, Technischer Direktor der Strategieabteilung von Information2, erklärte: „Der technische Kern großer Modelle sind umfangreiche tiefe neuronale Netze. Ihr Betrieb hängt von der kontinuierlichen Ausbildung mit großen Datenmengen ab und steht in ständiger Wechselwirkung mit Daten. Nur wenn große Modelle ständig präzise, zuverlässige und sichere Daten erhalten, können sie ihre Wirkung entfalten.
Daher ist die Datenreplikation einer der zentralen Grundsteine für die Entwicklung großer Modelle. Gleichzeitig basieren große Modelle auf einer verteilten Architektur – und die Datenreplikation ist ebenfalls ein Produkt verteilter Systeme. Sie beschreibt den Vorgang der Datenkopie in verteilten Datenbankumgebungen mit zwei oder mehr Datenbanksystemen. Man kann sagen, dass Datenreplikation und große Modelle auf demselben technischen Fundament gewachsen sind. Zwischen ihnen besteht von Natur aus eine hohe Kompatibilität, die die Grundlage für eine Symbiose bildet.“ Welchen Nutzen bringt die Datenreplikation nun konkret für große Modelle?
1. Steigerung der Effizienz bei Datentraining und Datenaustausch. Große Modelle müssen in der Regel riesige Datenmengen verarbeiten. Eine zentrale Speicherung dieser Daten kann zu Single-Point-of-Failure und Zugriffsengpässen führen. Die Datenreplikation ermöglicht die Verteilung von Daten auf mehrere Knoten. Dadurch können große Modelle Daten ortsnah abrufen und trainieren, die Datenmobilität wird deutlich erhöht und die Trainingseffizienz verbessert. Gleichzeitig erlaubt die Datenreplikation den Austausch von Daten zwischen mehreren Knoten.
Große Modelle können damit gleichzeitig an mehreren Knoten Daten verarbeiten und analysieren. Das stärkt nicht nur die Dateninteraktion und Zusammenarbeit, sondern erhöht auch die Arbeitseffizienz des gesamten Systems.
2. Fusion multimodaler Daten. Mit der Veröffentlichung des Videogenerierungsmodells Sora von OpenAI ist die Multimodalität zur zentralen Anwendungsform großer Modelle geworden. Multimodal bedeutet, dass große Modelle zahlreiche strukturierte und unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder, Audio und mehr verarbeiten müssen. Die Datenreplikation ermöglicht die Zusammenführung und gemeinsame Verarbeitung multimodaler Informationen.
Das hilft großen Modellen, aktuelle Daten umfassender und zeitnaher zu verstehen, wodurch die Modellgenauigkeit und die Anpassungsfähigkeit an neue Umgebungen steigen.
3. Plattformübergreifende Big-Data-Migration. Mit der zunehmenden industriellen Umsetzung großer Modelle werden plattformübergreifende Datenmigrationen immer häufiger. Cui Lida nannte ein Beispiel: Bei autonomen Fahrszenarien sieht man oft Trainingsfahrzeuge auf abgeschlossenen Testgeländen oder festgelegten Straßenabschnitten. Diese Fahrzeuge erfassen große Mengen an Fahrdaten.
Die erfassten Daten werden zunächst im bordseitigen Speicher abgelegt und anschließend an das Hintergrundsystem übermittelt. Mit ausgereifter Datenreplikationstechnologie lassen sich diese Daten kombiniert mit 5G oder Netzwerken der Steuerzentrale direkt plattformübergreifend replizieren – der bordseitige Speicher als Zwischenspeicher entfällt. Darüber hinaus geht es nicht nur um die Replikation von Daten: In naher Zukunft könnten trainierte Modelle direkt kopiert und auf neue Modelle übertragen werden, wodurch der erneute Datentrainingsprozess entfällt. Natürlich gibt es weitere Vorteile.
Auch die „klassischen Stärken“ der Datenreplikation – Katastrophenwiederherstellung und Sicherheitsredundanz – sind für große Modelle von großer Bedeutung. Große Modelle erfordern einen dauerhaften Betrieb und stellen hohe Anforderungen an Datenzuverlässigkeit und Stabilität. Cui Lida sagte: „Die Daten, die Kunden für große Modelle nutzen, sind oft wertvolle vertrauliche Informationen. Diese Daten werden üblicherweise im kundeneigenen Rechenzentrum gespeichert. Dennoch sollte man nicht alles auf eine Karte setzen.
Diese zentralen Daten müssen durch gleichstädtische oder geographisch verteilte Sicherungen geschützt werden. Durch die Replikation und Verteilung der Datenkopien auf unterschiedliche Standorte steigt das Sicherheitsniveau. Das ist eine grundlegende, unveränderliche Notwendigkeit.“ Das sind die Impulse, die die Datenreplikation den großen Modellen verleiht. Welche Auswirkungen haben aber große Modelle wiederum auf die Datenreplikation? Die Einflüsse auf die Datenreplikationstechnologie lassen sich vor allem in folgenden Punkten zusammenfassen:
1. Optimierung des Datenverarbeitungsablaufs. Große Modelle können den Arbeitsablauf bei der Datenreplikation optimieren. In verteilten Speichersystemen können sie beispielsweise Replikationsaufgaben intelligent steuern und den optimalen Pfad sowie die passende Replikationsstrategie abhängig von Systemlast und Knotenzustand auswählen. Dadurch sinken Wartezeiten und das übertragene Datenvolumen; die Effizienz der Datenreplikation steigt. Früher mussten diese Aufgaben durch erfahrene Ingenieure erledigt werden. Große Modelle erhöhen die automatisierte Verarbeitung und entlasten Personal.
2. Optimierung des Netzwerksystems für die Datenreplikation. Bei wechselnden Netzwerkbedingungen ermöglichen große Modelle intelligentere und automatisierte Anpassungen bei der Bandbreitensteuerung und verbessern so die Datenübertragungseffizienz.
3. Intelligente Steuerung und Lastverteilung. Große Modelle verfügen über Fähigkeiten zur intelligenten Aufgabenverteilung und Lastbalancierung. Sie verteilen Replikationsaufgaben je nach Echtzeit-Systemzustand und Ressourcenauslastung auf unterschiedliche Knoten oder Verarbeitungseinheiten. Dadurch wird eine Leistungsbeeinträchtigung durch Überlastung einzelner Komponenten vermieden und die Effizienz der Datenreplikation gesteigert.
4. End-to-End-Optimierung. Große Modelle können den gesamten Ablauf der Datenreplikation aus einer End-to-End-Perspektive optimieren. Das umfasst alle Schritte von der Datenquelle bis zum Zielspeicher, beispielsweise Extraktion, Transformation und Laden von Daten (ETL). Durch die Optimierung dieser Teilprozesse sichern große Modelle Effizienz und Genauigkeit der Datenreplikation und verbessern die Gesamtleistung.
Vier Herausforderungen überwinden. Obwohl die symbiotische Integration von Datenreplikation und großen Modellen eine unvermeidliche Entwicklung darstellt, bestehen in praktischen Anwendungsszenarien noch zahlreiche Hindernisse. Cui Lida erläuterte, dass die gemeinsame Entwicklung auf technischer Ebene, auf Anwendungsebene, auf Marktebene sowie auf Anwenderebene vor Herausforderungen steht.
1. Technische Ebene: Konsistenz. Bei der Datenreplikation entstehen mehrere Datenkopien auf unterschiedlichen Knoten. Die Sicherstellung der Konsistenz dieser Kopien ist Voraussetzung für den zuverlässigen Betrieb großer Modelle. Echtzeitfähigkeit. Echtzeit-Datenreplikation benötigt große Bandbreite und Zeit und erhöht die Systemlatenz. Cui Lida nutzte eine anschauliche Metapher: „Ähnlich wie beim Aktienhandel lassen sich historische Kursverläufe nicht nutzen, um aktuelle Gewinne zu erzielen. Große Modelle brauchen zeitnahe Daten – das stellt eine große Herausforderung für die Datenreplikation dar.“ Sicherheit. Der Schutz von Daten und Privatsphäre während des Replikationsvorgangs ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Datensicherheit ist nicht nur eine technische Frage, sondern erfordert zudem einen umfassenden rechtlichen Rahmen.
2. Anwendungsebene: Angesichts ständig weiterentwickelter Betriebssysteme, Datenbanken und Cloud-Plattformen auf der Anwenderseite sowie zahlreicher lokalisierter Systeme aus der digitalen Innovation brauchen wir ein universelles Verfahren der Datenreplikation zur Lösung von Kompatibilitätsproblemen. Nur uneingeschränkte Kompatibilität schafft Vertrauen bei Kunden im Wettbewerb.
3. Marktebene: Der Markt für Datenreplikation ist von intensivem Wettbewerb geprägt und überwiegend ein Käufermarkt. Teilweise strenge Kundenanforderungen üben hohen Druck auf Technologieanbieter aus. Hinzu kommen in den vergangenen Jahren zunehmender Wettbewerb durch gleichartige Produkte und Preiskämpfe, die Unternehmen belasten. Einige kleine und mittlere Hersteller senken technische Ausstattung und Preise, um Marktzugang zu erhalten. Das führt zu Marktverzerrungen und verlangsamt technische Innovationen. In einem Umfeld mit vielen gleichartigen Lösungen geben manche Unternehmen überzogene Versprechen ab, um Kunden zu gewinnen. Bei der tatsächlichen Nutzung stellen Kunden dann eine deutliche Abweichung zu den Erwartungen fest. Langfristig schadet dies der gesamten Branche – am meisten betroffen sind letztlich die Kunden.
4. Anwenderebene: Vielfältige Kundenanforderungen. Verschiedene Mitarbeiter mit unterschiedlichen Aufgaben haben abweichende Vorstellungen und Anforderungen an die Datenreplikation. Führungskräfte konzentrieren sich vor allem auf Management und Betrieb, mittlere Führungskräfte prüfen den erzielbaren Nutzen des Produkts, während für Betriebs- und Wartungspersonal einfache Bedienung und einfache Einarbeitung im Vordergrund stehen. Cui Lida sagte: „Diese Anforderungen fließen direkt in die Produktgestaltung ein. Funktionen wie zeitgesteuerte Sicherung, Echtzeitsicherung und Katastrophenwiederherstellung müssen berücksichtigt werden. Mehr als 70 % unserer Produkte sind standardisiert, nur ein geringer Teil wird individuell angepasst. Für spezielle Kunden bieten wir zudem Beratung und maßgeschneiderte Umsetzungskonzepte, um Systeme von Grund auf aufzubauen. Wir liefern dann nicht nur eine Lösung, sondern eine passende Antwort.“ Angesichts dieser Herausforderungen stellte Cui Lida Maßnahmen vor, die sich an der praktischen Arbeit von Information2 orientieren.
Ausblick: Leistungsstärkere große Modelle und ein sichereres digitales Zeitalter. Die gemeinsame Entwicklung von Datenreplikation und großen Modellen birgt unzählige Möglichkeiten. Information2 durchlief drei Entwicklungsphasen der Datenreplikation: Von der grundlegenden Datenreplikation über die Echtzeit-Replikation plattformübergreifender Big-Data-Systeme bis hin zur Systemreplikation. Das zeigt eindrucksvoll die gemeinsame Evolutionsgeschichte von Datenreplikation und künstlicher Intelligenz. Heute weist die Entwicklung in das Zeitalter der großen Modelle. Auf der WAIC 2024 stellte Information2 die neue Generation der KI-gestützten Plattform für Dokumentenaustausch und -verwaltung i2Share vor. Mit professioneller Technologie für Datenreplikation und Datenschutz demonstrierte das Unternehmen seine führende Position im Bereich KI-gestütztes Datenmanagement.
Mithilfe fortschrittlicher Technologien und Lösungen zur Datenreplikation und zum Datenschutz realisiert Information2 Datenverbindungen sowie Katastrophenschutz von der KI-Infrastrukturebene bis zur Anwendungsebene. Es sichert die Integrität, Verfügbarkeit und Sicherheit von Daten im Fluss. Ob flexible Migrationen in Cloud-Umgebungen, tiefe Integration mit Big-Data-Plattformen oder Datenunterstützung beim Training und der Inferenz von KI-Modellen – Information2 bietet effiziente Lösungen für das Datenmanagement. Es hilft Kunden, Datensilos aufzubrechen und den Fluss, Austausch sowie die gemeinsame Nutzung von Daten zu beschleunigen. Der Ausbau der Fähigkeiten zur Datenreplikation wird unweigerlich zu leistungsfähigeren großen Modellen, kostengünstigerer Rechenkapazität und einer sichereren Datenumgebung führen.
Information2 verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung im Bereich der Datenreplikation und ist das erste heimische börsennotierte Unternehmen dieser Branche. Cui Lida sagte: „Große Modelle werden die Entwicklung der Datenreplikation vorantreiben. In wenigen Jahren wird sich ein stabiler Wettbewerbsmarkt für Datenreplikation herausbilden. Nachdem wir uns auf dem heimischen Markt fest etabliert haben, richten wir den Blick auf Überseemärkte.
Mit Hongkong als Brückenkopf haben wir inzwischen eine hundertprozentige Tochtergesellschaft gegründet. Als erste Station unserer Internationalisierung haben wir Südostasien und den Nahen Osten gewählt. Diese Regionen bilden die vorderste Front der Strategie der Seidenstraße und sind wichtige Orte internationaler wirtschaftlicher Zusammenarbeit.“
„Der Überseemarkt unterscheidet sich deutlich vom heimischen Markt. Dank langjähriger Forschung und Entwicklung verfügen die Produkte von Information2 aber über eine gute Kompatibilität und Anpassungsfähigkeit. Sie lassen sich schnell mit grundlegender Hard- und Software im In- und Ausland kombinieren. Bereits heute wurden Projekte in Indonesien, Indien, dem Nahen Osten, Nordafrika und weiteren Regionen umgesetzt.“ Cui Lida blickt sehr zuversichtlich auf die Entwicklungsmöglichkeiten der Produkte in Überseemärkten. Artikel: Data Ape Redakteur: Chi Jun
