事情总是这样：
压力初露端倪，暗自考虑改变。
压力高能爆表，立马做出改变。
我们从一家叫做Databricks的美国知名公司聊起。
这家Databricks公司很有创新基因。
其创始人阿里·戈西（Ali Ghodsi）作为“2022年福布斯全球亿万富豪榜”排名第1645位的瑞典富豪，不缺钱，也舍得为公司花钱。
他多次公开表示，不会考虑降低研发投入。
此前（距大模型问世还有几年时间），Databricks就具备一种很重要的能力，我们姑且称之为“二合一”的能力吧：
大数据能力，以及传统人工智能能力。
总称为：“Data+AI”的能力。
更准确地称为：“Data+AI”平台的能力。
传统AI平台的功能，Databricks也早有了。
毕竟，号称一站式商店。
以前，传统AI还可以被归类为“高级”数据分析服务，比如用于预测等场景。
大模型出现后，这样归类就不合时宜了。
大模型不仅仅是分析，人家高低是有智能的。
于是，如今对AI平台的基本要求“水涨船高”：能训练大模型。
而Databricks 公司这样一个Data+AI 平台横跨两界的三好学生优秀班干部，虽然早早具备“二合一”的能力，但也没有在其所辖“四海之内率土之滨”，长出一个生成式AI大模型的功能。
该有的都有呀，居然，眼睁睁看着自己落后了。
大模型需要多大的数据，讲一个训练时候的事实好了。
千亿参数的大模型一次微调，用时大约两个月，消费数据大约20个T。
这意味着，大模型问世之后，大数据“身价”变了，“富贵骄人”。
因为大模型能把大数据里面的价值用得更彻底了。
以前存了多久不要紧，
落了多少灰不要紧。
要紧的是，赶紧喂给大模型。
让大模型把这些尘封已久的知识都“学会”。
一朝变化生，百端头绪出。
轮到大模型给“二合一”平台出难题了。
第一，数据类型多了。
数据不同，模态不同，多种数据，多个模态，大模型向多模态演进。
虽说一般的多模型大模型，训练图文音三种数据；但是，美国大模型这把领先之后，诸君都很激进。手里有好牌，就连续出王炸。
2023年5月9号，
美国厂商Meta大模型ImageBind以视觉为核心，结合文本、声音、深度、热量（红外辐射）、运动（惯性传感器），覆盖6个模态。
无独有偶。
2023年5月26日下午，
国产“紫东太初”2.0全模态大模型发布，特色为可实现文本、图片、语音、视频、3D点云、传感信号等不同模态。
行文至此，不得不感慨，同一个5月份，仅仅从9号到26号，多模态急管繁弦的节奏感了。
第二，计算引擎多了。
按照贾扬清的说法，从技术的角度来看，数据和AI计算是分开的。
数据用数据平台，AI用AI的平台。
今天，无论数据平台，还是 AI 平台，都没法用自己的经验解决对方的问题。因为数据平台和AI平台，背后的技术是截然不同的。
以前的大数据计算引擎主要是支持结构化数据的计算。
不同计算引擎的优化方向（数据新鲜度、查询性能、成本）不同，开发语言、计算语义、存储系统亦不同，组装难度极大。
而AI需要自己的引擎。
一个计算引擎不够，在大数据系统产品时代，就出现这个问题了；
一类计算引擎不够，在传统人工智能时代，也出现这个问题了。
这下好了，多个计算引擎。
看你的Data+AI架构怎么支撑？
大模型时代，Data+AI架构问题恶化，肉眼可见。
第三，大模型迭代太快。
时而以周为单位，时而以天为单位，大模型主打一个“表演型人格”，玩的就是“高速演进”。
这么多新东西，看得人瑟瑟发抖，学得人点灯熬油。
第四，大模型的计算负载只会增多，不会减少。
人们可能倾向于认同：
在可预见的将来，大模型带来的AI负载会占据主导地位。
所以，会为“增多的计算”做准备。
以前的情况是，传统AI负载占比少。
比如，5%，能把AI当做单独的组件来处理。
现在地位今非昔比，
大模型AI计算负载占比由10%增长到80%。
性质变了。
这是一个新家伙对旧事物施加压力，逼迫其做出改变的故事。
DataBricks内心OS是：
家人们，谁懂啊？
大数据平台架构复杂，Data+AI平台架构很复杂。
大模型来了，Data+AI平台架构更复杂。
而重中之重在于，这类平台的架构水平决定了技艺的高度。
怎么解决？
现在没有一步到位的成熟解决方案，
我们试图回顾一下平台架构的历史，寻找启发。
大数据，依然站在大模型的背后。其技术也有年头了。
2023年是大数据技术发展的第 23 个年头（从2001年谷歌开始构建大数据平台做搜索业务算起）。
纯做大数据系统的那套架构，弄起来也非常复杂。
要么，互联网大厂，以开源为基础自建；
台词：“干就完了。”
要么，用公共云平台架构，买 PaaS 服务；
台词：“有钱还得会花，选型很费事。”
要么，外包了事。
台词是：“有钱买服务。虽然对技术栈，技术选型不敏感，但这不妨碍他们对稳定性要求很高。”
从平台技术架构的角度来观察，更能揭示本质。
因为“二合一”平台架构大致分成两部分，计算，存储。
AI还在高速迭代，Data+AI架构的迭代速度没有那么快。
那么我们真的需要一个强大且可扩展的架构。
计算部分就不重要了吗？
并不是，而是计算可以搬迁，加GPU、加CPU没有那么难。
但是数据存储之后不好搬移，参考数据中心间的长传带宽的昂贵。
所以存储理应更受重视。
于是乎，Data+AI平台绕不过“老三样”：
数据湖，数据仓库，湖仓。
观察它们，本质上是从存储的视角观察Data+AI平台。
其实，它们都不能算纯粹的单一产品，而且都包含了“存储架构”。
因为通常来说，这种“二合一”平台包括多个组件。
不同的组件组合会带来多种系统架构形态，让事情非常难办。
而计算机系统软件架构本质上是耐用品，
能谓之“好”的架构核心在于：
它能持续很久。如果每隔半年，或者一年就冒出一个新架构来，
那这个架构可能有大病。
所以，其迭代的时间轴刻度可能很长。
可以观察到，一开始，江湖里就有两派势力并行发展。
一派，数据仓库，已经发展了 40 多年，主流的计算范式就是二维关系表达。
于是，十几年以来，数据仓库都是以关系型计算的架构为主。
所以，它的架构迭代时间轴刻度可能是十年。
另一派，数据湖。
大数据缘起于数据湖上（2006年），
而数据湖的解决方案诞生于领先的技术公司，谷歌和雅虎。
数据湖派先行者是谷歌文件系统（Google File System，GFS），生来就是数据湖架构。
谷歌文件系统的一个开源版Hadoop Distributed File System也是如此。
数据湖派的共同之处是都有一个标准数据湖架构，上面是计算引擎，底下有一套标准存储（是一个文件系统，放什么都行），里面有统一的元数据。
数据湖派的追随者颇多，Spark，Presto（Facebook开发的数据查询引擎），这些都是数据湖上的计算能力。
它们主打一个：存储与计算分离。
可用于灵活组合的内容很多，
比如存储系统、资源调度系统，
多种不同的计算引擎都可以灵活组合。
两个流派，两个车道，同时并举，发展都不错。
从花销来讲，无花销的开源偏向数据湖，有花销的企业级的付费服务偏向数据仓库。
大概再过一段时间，磨合出来一个新架构。
主要是大家突然发现，哎，这个在数据库上做数据分析不够高效，
涉及存储计算一体化联动这样的一些问题。
于是，大数据整体架构往数据仓库那个车道的方向里发展。
所以，像ClickHouse这些东西用了新架构，带着存储，不用分离式的架构，而用更一体化的架构来做里面的事情。
近几年，湖仓（一体）的发展刚刚起步，放在十年的时间刻度轴上观察，
也就往前发展了一小段路，湖仓还是相对较新的架构。
本质上，湖仓是把数据湖的开放性和灵活性，与数据仓库这种高效和管理的能力，结合在一起。
2022年第一季度，硅谷著名投资机构A16Z“Data50榜单”表明，Databricks公司所处细分赛道（查询和处理，Query & Processing）所获投资惊人，几乎占数据企业类赛道资金总量的50%。
尽管Databricks自己的高额融资占掉了很大一部分，但是细究原因，数据分析（查询处理）太慢会影响业务，这是一种关乎客户生死存亡的刚需。
也就是说，在大模型流行之前，AI负载占比不算多，很多企业把它当成一个相对独立的大组件。
大模型问世后，
客户企业会考虑数据库里这些成堆的数据，怎么能被AI消费掉。
而“二合一”平台公司的技术核心点转而成为：
能不能很好地支持AI负载。
此时AI，非彼时AI。
AI今非昔比，已是一等公民。
至少，AI跟数据分析，平起平坐。
所以，在湖仓一体的存储架构的发展大趋势里，AI相当于是往数据湖方向投了一票。
因为数据仓库处理的是结构化和半结构化的数据，但AI强调了这个非结构、半结构数据的处理能力。
因此，你可以理解成大模型在给湖仓一体架构压力，推动它向前走。
故事还在那家叫做Databricks的公司身上结束。
Databricks公司自掏腰包13 亿美元，收购人工智能初创公司 MosaicML。
MosaicML产品成为 Databricks Lakehouse AI组件里的一部分。
最近的“Data + AI Summit 2023（峰会）”上，能看到Databricks也在其大模型工具链上加码。
与此同时，“百模大战”中的大模型公司也飙发电举。
两边都想尽早争取客户。
错失，或者踏空，毕竟都不是好事情。
有的人总能迅速做出改变。
（完）
One More thing
不做标题党，再直接一点回答文章标题问题：
大模型问世后，在面向未来的数据平台选型中，会先淘汰仅面向结构化关系表达设计的传统数仓产品。
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注：（三）和（四）仅收录于《我看见了风暴》。
