在生成式AI的工作流中，數據首先要被切割為“詞元”，這些詞元是承載語義的最小單位。例如，在自然語言處理中，詞元可能是一個單詞、短語或字母。這些詞元為AI模型的訓練和推理提供了基礎。
當數據管道不再只是單純的傳輸，而是轉向智能化處理時，存儲系統(tǒng)的價值點發(fā)生了變化，不再僅是存儲大量數據，而是通過“詞元化”技術提取數據的深層價值。
由于生成式人工智能的影響，WEKA的市場正從傳統(tǒng)的高性能計算（HPC）和企業(yè)分析領域發(fā)生轉變。茲維貝爾表示，生成式AI和企業(yè)AI市場持續(xù)爆發(fā)式增長。AI行業(yè)的創(chuàng)新速度驚人，為企業(yè)，、政府和研究機構帶來了機遇。
如今，為生成式AI模型訓練和推理提供數據及數據管道的競爭異常激烈。比如DOIT將在3月27日召開人工智能基礎設施峰會，DDN將在3月17日英偉達的GTC25大會上舉辦人工智能數據論壇，VAST Data推出專為人工智能設計的數據基礎設施，所有主流存儲供應商紛紛涌入這個市場，同時Cloudian、MinIO和Scality等對象存儲供應商也蜂擁而至。此外，還有數據管理和編排企業(yè)，如Arcitecta、Hammerspace、Komprise等正在構建以人工智能為核心的數據管道。在整個存儲行業(yè)，生成式AI推動了以AI為核心的發(fā)展。
詞元經濟正在重塑價值分配法則——存儲系統(tǒng)的價值不再僅僅取決于裝載了多少數據，而在于能提煉出多少可用詞元。這種轉變類似于從原油貿易進階到精細化工產業(yè)，可能會催生出新的職業(yè)，如存儲咨詢師、詞元精算師、AI存儲合規(guī)專家等。
