VAST Data 正透過將 Nvidia 的 AI-Q 藍圖整合到其儲存解決方案中，大舉進軍 AI 代理的世界。此舉旨在協助客戶創建和部署複雜的 AI 代理。
理解 Nvidia 的 AI-Q
AI-Q 是一個全面的參考設計。它精密地整合了 Nvidia GPU 與各種合作夥伴的儲存平台、軟體解決方案和 Agent Intelligence Toolkit。 此整合專為那些雄心勃勃地開發 AI 代理的人量身定製。 該藍圖除了 NeMO retriever 和一系列 NIM 微服務之外，還整合了 Nvidia 的 Llama Nemotron 推理模型。
Agent Intelligence Toolkit 作為 GitHub 上可隨時使用的開源軟體庫，旨在促進 AI 代理團隊的連接、分析和優化。 其相容性擴展到流行的框架和工具，如 CrewAI、LangGraph、Llama Stack、Microsoft Azure AI Agent Service 和 Letta。
在實踐中，以 VAST Data 為例的儲存合作夥伴，扮演著至關重要的角色。 合作夥伴會持續處理數據，確保連接的代理能夠有效地回應數據變化、利用推理並根據從數據中獲得的見解採取行動。
VAST Data 的觀點
VAST Data 的共同創辦人 Jeff Denworth 強調了代理時代的變革潛力。 他指出，這挑戰了現有關於傳統基礎設施的規模、效能和整體價值的假設。 隨著企業加速其 AI 運營，僅僅構建更智慧的模型已不足夠。 這些模型需要立即且不受限制地存取為智慧決策提供燃料的數據。
VAST Data 的策略包括將 NVIDIA AI-Q 嵌入到專為 AI 時代精心設計的平台中。 這提供了可擴展、高效能的數據平台，這是推動下一代企業 AI 所必需的。 這一新世代的特點是即時、多模態智慧、持續學習過程和動態代理管道。
VAST Data 強調，AI-Q 藍圖提供了一個強大的環境。 此環境允許快速提取元數據，並在代理、工具和數據源之間建立無縫連接。 這簡化了複雜 AI 查詢引擎的創建和運營。 這些引擎可以跨多種數據類型（包括結構化和非結構化數據）進行推理，同時保持透明度和可追溯性。
VAST Data 在 AI-Q 中的角色
在 AI-Q 框架中，VAST Data 的儲存和 AI 引擎組件數據堆疊充當安全、AI 原生的管道。 這種專用管道採用原始數據，對其進行轉換，並將其有效地向上傳遞到 AI 代理。 此過程的一個關鍵元素是使用 Nemo Retriever，VAST Data 和 AI-Q 都使用它來提取、嵌入和重新排列相關數據，然後再將其傳遞到高級語言和推理模型。
VAST Data 和 AI-Q 之間的合作夥伴關係預計將帶來多個關鍵優勢，包括：
- 多模態非結構化和半結構化數據 RAG： 這涵蓋了多種數據類型，如企業文檔、圖像、影片、聊天記錄、PDF 和外部來源（如網站、網誌和市場數據）。
- 結構化數據連接： VAST Data 促進了 AI 代理和結構化數據來源之間的直接連接。 這些來源包括 ERP、CRM 和數據倉庫，提供對營運記錄、業務指標和交易系統的即時存取。
- 細粒度的用戶和代理存取控制： 這是通過實施強大的策略和全面的安全功能來實現的。
- 即時代理優化： 這由 Nvidia 的 Agent Intelligence Toolkit 和 VAST Data 的遙測功能促進。
VAST Data 強調，與 Nvidia 的這次合作將使組織能夠構建即時 AI 智慧引擎。 這些引擎將使 AI 代理團隊能夠提供更準確的回應、自動化複雜的多步驟任務，並通過 AI 驅動的數據飛輪持續改進。
Nvidia 的觀點
Nvidia 企業 AI 副總裁 Justin Boitano 強調了 AI 驅動的數據平台在使企業能夠有效地利用其數據來構建複雜的代理 AI 系統方面的重要性。 他強調，NVIDIA 和 VAST 之間的合作正在為下一代 AI 基礎設施鋪平道路。 他設想了強大的 AI 系統，這些系統將使企業能夠快速發現嵌入在其業務數據中的見解和知識。
VAST 的業務開發和聯盟副總裁 Jon Mao 在最近的一篇網誌文章中詳細說明了這次合作夥伴關係的重要性。 通過利用 Nvidia AI-Q 藍圖和一套強大的 Nvidia 軟體技術，從 Nvidia NeMo 和 Nvidia NIM 微服務到 Nvidia Dynamo、Nvidia Agent Intelligence toolkit 等，以及 VAST InsightEngine 及其 VUA 加速層，該平台使企業能夠部署 AI 代理系統，能夠對企業數據進行推理，從而提供更快、更智慧的結果。 這是一種新型的企業 AI 堆疊，專為 AI 代理時代而構建，VAST 很榮幸能夠引領潮流。
AI 基礎設施不斷發展的格局
傳統上，儲存系統主要需要支援 GPUDirect，以實現將數據快速傳輸到 Nvidia 的 GPU。 然而，現代 AI 應用程式的需求已發生顯著變化。 現在，儲存系統必須與 Nvidia AI-Q 藍圖無縫整合，並持續將數據饋送到 Nvidia 代理和 AI 軟體堆疊組件，這些組件利用 GPU 來有效地充當 Nvidia AI 數據平台。 行業分析師預測，越來越多的儲存供應商將採用 AI-Q 以滿足 AI 格局不斷發展的需求。
深入探討 VAST Data 與 Nvidia 的合作關係
VAST Data 的儲存解決方案與 Nvidia 的 AI-Q 藍圖的整合，標誌著旨在解決 AI 驅動的數據管理日益複雜性的戰略舉措。 這種舉措旨在為企業提供一種更精簡和高效的方法，以便在其營運中利用 AI。
揭示技術協同作用
這次合作夥伴關係的技術基礎尤其值得注意。 VAST Data 的架構非常適合處理與 AI 應用程式相關的大量數據集和要求苛刻的工作負載。 通過將 VAST 的功能與 Nvidia 的 AI-Q 相結合，由此產生的基礎設施有望提供無與倫比的效能和可擴展性。
這些技術的無縫整合可以實現更高效的數據處理、更快的模型訓練和更高的整體 AI 效能。 這種協同作用對於希望大規模部署 AI 的企業尤其重要。
應對 AI 數據管理的挑戰
AI 數據管理提出了一系列獨特的挑戰，包括對高效能儲存、高效數據存取和強大安全措施的需求。 VAST Data 和 Nvidia 的合作夥伴關係通過提供涵蓋 AI 數據管理所有方面的全面解決方案，直接應對了這些挑戰。
該解決方案旨在處理各種數據類型，從儲存在數據庫中的結構化數據到非結構化數據，如圖像、影片和文字。 這種多功能性對於希望從多種數據來源中提取見解的企業至關重要。
增強的安全性和存取控制
安全性是任何 AI 部署中的一個關鍵考慮因素，尤其是在處理敏感數據時。 VAST Data 和 Nvidia 的合作夥伴關係包含先進的安全功能，以保護數據免受未經授權的存取，並確保符合行業法規。
細粒度的存取控制機制允許組織為用戶和代理定義精細的權限，確保只有授權的實體才能存取特定的數據資源。 這種控制級別對於維護數據隱私和安全至關重要。
即時優化和持續學習
即時優化 AI 模型並持續提高其效能的能力，是競爭激烈的 AI 格局中的一個關鍵差異化因素。 VAST Data 和 Nvidia 的合作夥伴關係利用 Nvidia 的 Agent Intelligence Toolkit 和 VAST Data 的遙測功能，提供有關 AI 效能的即時見解。
這些見解使組織能夠微調其 AI 模型、優化其基礎設施，並持續提高其 AI 應用程式的準確性和效率。 這種迭代方法對於從 AI 投資中獲得長期價值至關重要。
對企業 AI 的更廣泛影響
VAST Data 和 Nvidia 的合作夥伴關係對更廣泛的企業 AI 格局產生了深遠的影響。 通過提供 AI 數據管理的全面解決方案，這次合作降低了希望大規模部署 AI 的企業的門檻。
由此產生的基礎設施更高效、更安全、更可擴展，使企業能夠從其 AI 投資中獲得更大的價值。 這反過來又推動了創新並在各行各業中創造了新的機會。
AI 基礎設施的未來
VAST Data 和 Nvidia 的合作夥伴關係代表著 AI 基礎設施發展的一個重要進步。 隨著 AI 的持續發展和普及，對強大而高效的 AI 數據管理解決方案的需求只會增加。
這次合作夥伴關係能夠很好地利用這些趨勢，並繼續為企業提供在 AI 時代取得成功所需的工具。 VAST Data 的創新儲存解決方案和 Nvidia 的前沿 AI 技術的結合，是一股強大的力量，正在塑造 AI 基礎設施的未來。
競爭優勢
採用這種整合方法的優點擴展到增強的多模態非結構化和半結構化數據 RAG（檢索增強生成）。 這涉及無縫整合企業文檔、圖像、影片、聊天記錄、PDF 和外部來源（如網站、網誌和市場數據）以進行全面分析。
此外，該平台還提供結構化數據連接。 VAST 的 AI 代理可以直接與結構化數據來源（如 ERP、CRM 和數據倉庫）進行交互，提供對營運記錄、業務指標和交易系統的即時存取。 這種全面的視圖使企業能夠根據其營運的完整和最新信息做出明智的決策。
賦能 AI 代理
利用精細的用戶和代理存取控制來賦能 AI 代理的能力是另一個主要優勢。 這是通過定義完善的策略和強大的安全功能來實現的，確保嚴格控制數據存取並符合組織標準。
該平台還通過 Nvidia 的 Agent Intelligence Toolkit 和 VAST 的遙測功能實現了即時代理優化。 這確保了 AI 代理以最佳效能運行並提供最佳結果。
即時 AI 智慧引擎的出現
VAST Data 和 Nvidia 之間的合作正在催化即時 AI 智慧引擎的開發。 這些引擎使 AI 代理團隊能夠提供更準確的回應、自動化複雜的多步驟流程，並通過 AI 驅動的數據飛輪持續完善其效能。 這種迭代反饋迴路確保 AI 應用程式保持適應性並針對不斷變化的業務需求進行優化。
Nvidia 的 Justin Boitano 的話鞏固了這一願景。 他強調了 AI 驅動的數據平台在使企業能夠有效地利用其數據構建高級代理 AI 系統方面所起到的關鍵作用。 NVIDIA 和 VAST 之間的協同作用正在推動下一波 AI 基礎設施的創建，從而產生強大的 AI 系統，使企業能夠快速輕鬆地從其業務數據中存取見解和知識。
超越 GPUDirect
AI 系統的儲存需求已經超越了僅僅支援 GPUDirect 以便將數據快速傳輸到 Nvidia GPU。 現代 AI 格局需要與 Nvidia AI-Q 藍圖的無縫整合。 這包括持續將數據饋送到 Nvidia 代理和 AI 軟體堆疊組件，這些組件利用 GPU 進行即時處理。
儲存和計算能力的這種融合對於創建功能齊全的 Nvidia AI 數據平台至關重要。 行業專家預計，越來越多的儲存提供商將採用 AI-Q 模型來滿足 AI 應用程式不斷增長的需求。