ثورة الذكاء الاصطناعي هي ثورة البيانات: لماذا يهم التخزين أكثر من أي وقت مضى

الوصول السهل إلى البيانات والقدرة على استخدامها بطرق مفيدة دائمًا ما كانت مهمة، ولكن في عصر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتحليل البيانات، أصبحت أمرًا ضروريًا. سوق الذكاء الاصطناعي العالمي، الذي يقدر حاليًا بأكثر من 390 مليار دولار، من المتوقع أن يتجاوز 826 مليار دولار بحلول عام 2030. ومع ذلك، هذا النمو مشروط باستمرار تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي وزيادة قيمتها التطبيقية. تحقيق ذلك يتطلب كميات هائلة من البيانات. أ存ت المنظمات في جميع أنحاء العالم ما يقرب من 7.2 زيتابايت (ZB) من البيانات في عام 2024، ومن المتوقع أن يصل هذا الرقم إلى 15.1 زيتابايت بحلول عام 2027. هذا النمو الكبير يؤكد الحاجة إلى حلول تخزين موثوقة ومتاحة يمكنها التعامل مع زيادة الطلب على البيانات.

انفجار التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات – من المالية والرعاية الصحية إلى التصنيع والتجزئة – قد زادت الطلب على مجموعات بيانات ضخمة ومحضرة جيدًا. أنظمة الذكاء الاصطناعي تثري على البيانات، وتستخدمها لتحسين الخوارزميات وتحسين النماذج التنبؤية وتحسين التأتمات. وفقًا للشركات الرائدة مثل IDC، كلما كانت المنظمة تملك بيانات عالية الجودة، زادت قدرة المنظمة على تحسين فعالية نتائج الذكاء الاصطناعي لتمكين اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً وزيادة الكفاءة التشغيلية. ومع ذلك، تحديات لا تكمن فقط في جمع وإنشاء كميات هائلة من البيانات، بل في ضمان الاحتفاظ بها لفترة طويلة وسهولة الوصول إليها. بدون حلول تخزين مناسبة، تتعرض الشركات لخطر فقدان المعلومات القيمة التي يمكن أن تشكل موجة جديدة من تقدم الذكاء الاصطناعي.

أهمية البيانات للذكاء الاصطناعي

من أجل استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي بسرعته الحالية، يجب أن يتحسن باستمرار في الكفاءة والدقة. الطريقة الوحيدة لتحقيق ذلك هي بتوفير نماذج الذكاء الاصطناعي ببيانات مستمرة وعالية الجودة للتدريب. مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLM) نمت بسرعة مذهلة، مثل ثلاثة أضعاف حجمها كل عام منذ 2010. على سبيل المثال، تم تدريب GPT-2 على مجموعة بيانات تحتوي على حوالي 3 مليارات كلمة، بينما تم تدريب GPT-4، الذي تم إصداره بعد أربع سنوات فقط، على حوالي 9.75 تريليون كلمة.

هذا التوسع السريع لمجموعات بيانات التدريب للذكاء الاصطناعي يطرح تحديًا كبيرًا: كيفية تخزين كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة بطريقة فعالة من حيث التكلفة. مع استهلاك أنظمة الذكاء الاصطناعي لمواد نصية موجودة، بما في ذلك الكتب والمقالات والأوراق البحثية، تتعرض المنظمات لخطر استنفاد المواد عالية الجودة التي تم إنشاؤها بواسطة البشر. قد يضطر مطورو الذكاء الاصطناعي إلى الاعتماد على المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لتدريبهم في المستقبل، مما قد يؤدي إلى مشاكل مثل انخفاض الدقة وانخفاض الإبداع وزيادة التكرار. لمواجهة هذا الخطر، يجب على المنظمات أن تؤثر على الاحتفاظ بمعظم البيانات التي تم إنشاؤها، لأنها قد تصبح موردًا قيمًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في المستقبل. هذا الضرور يزيد الطلب على حلول تخزين قوية ومتوسعة وطويلة الأمد.

تحليل البيانات كفرصة تنافسية: لا يوجد ذكاء اصطناعي بدون أرشيف معلومات

تحليلات الذكاء الاصطناعي أصبحت ركنًا أساسيًا في استراتيجية الأعمال الحديثة، حيث توفر للمنظمات القدرة على الكشف عن الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات واتخاذ قرارات أسرع وأكثر ذكاءً. ومع ذلك، بينما يحصل الذكاء الاصطناعي على الضوء، من السهل تجاهل الأساس غير المرئي وراء كل ذلك: البيانات. بشكل أكثر تحديدًا، البنية التحتية التي تجعل عقودًا من البيانات متاحة عندما وحيثما هو مطلوب – ما نسميه الآن أرشيف المعلومات (IA).

أرشيف المعلومات كخزانة عميقة من المعرفة التنظيمية، غالبًا ما يتم تخزينه على وسائط تخزين فعالة من حيث التكلفة ومتوسعة مثل الشريط. यह هو المكان الذي يتم فيه الحفاظ على كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة – ليس فقط للامتثال، ولكن لإطلاق الابتكارات المحتملة التي تؤدي إلى مزايا تنافسية. عندما يأتي الوقت لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، يتم سحب مجموعات بيانات كبيرة مؤقتًا من هذا الأرشيف إلى أنظمة عالية الأداء. بمجرد انتهاء التدريب، تعود البيانات إلى أرشيف المعلومات للحفاظ عليها لفترة طويلة. دورة الوصول والحفاظ على البيانات تجعل التطوير المستمر للذكاء الاصطناعي ممكنًا.

لا تعتمد قدرة المنظمة على اتخاذ قرارات عالية التأثير ومدفوعة بالبيانات فقط على أحدث أدوات الذكاء الاصطناعي. إنها تعتمد على ما إذا كان يمكن الوصول إلى المعلومات الصحيحة والحفاظ عليها مع مرور الوقت وبنطاق وبدون التضحية بالكفاءة التكلفة. إذا تم تنفيذ تحليل البيانات بشكل جيد، يمكن أن يؤدي إلى تخصيص تجارب العملاء وتبسيط العمليات والتحرك بسرعة في استجابة لأسواق متغيرة. ومع ذلك، كل ذلك يعتمد على استراتيجية بيانات طويلة الأمد تعتبر جمع المعلومات ليس مشكلة تخزين، بل كأصل استراتيجي. المستقبل ينتمي إلى المنظمات التي تعامل بياناتها التاريخية كموارد حية – التي تظل تنمو في القيمة مع كل فكرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

فرص جديدة لتكنولوجيا مثبتة

الزيادة في التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تطرح متطلبات جديدة لحلول التخزين. تحتاج المنظمات إلى نظام يسمح بالتخزين طويل الأمد لمجموعات بيانات ضخمة مع ضمان الوصول والاستدامة والأمان. بالإضافة إلى ذلك، مع زيادة الهجمات الإلكترونية – حيث تقدر التكاليف العالمية للجريمة الإلكترونية بأن تصل إلى 10.5 تريليون دولار سنويًا بحلول عام 2025 – أصبحت أمان البيانات مسألة حرجة لأي حل تخزين. قد تبحث العديد من الشركات عن تكنولوجيا تخزين حديثة لتلبية هذه المتطلبات. ومع ذلك، بسبب الحاجة إلى تخزين موثوق به الآن، يجب على المنظمات النظر في تكنولوجيا موجودة已经 أثبتت موثوقيتها: تخزين الشريط.

لمدة عقود، اعتمدت العديد من المنظمات على تخزين الشريط، حتى لو تجاهلت الشركات الجديدة التي تم إنشاؤها حديثًا في السحابة ذلك. ومع ذلك، مع عودة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتحليل البيانات المتقدم، تم تقديم حالات استخدام جديدة لتكنولوجيا مثبتة. يوفر تخزين الشريط مزيجًا قويًا من التوسع والتنوع والكفاءة التكلفة والأمان، مما يجعله حلًا مثاليًا لإدارة حمولات عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. على عكس العديد من حلول التخزين الأخرى، فإن الشريط مستدام للغاية، حيث لا يستهلك أي طاقة أثناء تخزين البيانات، مما يقلل بشكل كبير من بصمته الكربونية. بالإضافة إلى ذلك، توفر القدرة على العمل بدون اتصال طبقة إضافية من الحماية ضد تهديدات الأمان الإلكتروني مثل هجمات الفدية، حيث أن البيانات المخزنة على الشريط معفاة بشكل طبيعي من الاختراقات عن بُعد.

تطورت حلول تخزين الشريط الحديثة لتلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات. مع أحدث التطورات في تكنولوجيا الشريط عالي السعة، يمكن للشركات تخزين بيتابايت من البيانات بنسبة صغيرة من تكلفة حلول السحابة التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، يضمن طول عمر الشريط – الذي يتجاوز غالبًا 30 عامًا – أن المنظمات يمكنها الحفاظ على مجموعات بيانات قيمة دون خطر تدهور البيانات. هذا يجعلها خيارًا جذابًا للغاية للشركات التي تسعى إلى حماية مستقبل بنيتها التحتية للبيانات مع الحفاظ على الكفاءة التكلفة.

ثورة الذكاء الاصطناعي والبيانات

ثورة الذكاء الاصطناعي الجارية هي في الأساس ثورة البيانات. المنظمات التي تفشل في تحديد الأولوية لتخزين البيانات وسهولة الوصول إليها تتعرض لخطر البقاء في الوراء في عالم يعتمد بشكل متزايد على البيانات. المزيد من البيانات يعني المزيد من الفرص للابتكار والتمييز التنافسي. من خلال تبني حلول تخزين متوسعة وأمنة، بما في ذلك إمكانيات الشريط المتجدة، يمكن للمنظمات أن تضمن البقاء في طليعة تقدم الذكاء الاصطناعي وصنع القرار المدفوع بالبيانات. بينما تواصل الشركات التنقل في تعقيدات النمو المدفوع بالذكاء الاصطناعي، تلك التي تعترف بأهمية الاحتفاظ بالبيانات وحلول التخزين الذكية ستكون هي التي ت茫 في المستقبل القائم على البيانات.