Revoluce umělé inteligence je revolucí dat: Proč úložiště matters více než kdykoli dříve

Snadný přístup k datům a možnost je využít smysluplným způsobem byly vždy důležité, ale v éře umělé inteligence, strojového učení a datové analýzy se staly absolutně nezbytnými. Globální trh umělé inteligence, jehož hodnota目前 přesahuje 390 miliard dolarů, se očekává, že přesáhne 826 miliard dolarů do roku 2030. Nicméně tento růst je podmíněn tím, že technologie umělé inteligence bude pokračovat ve vývoji a zvyšovat se v aplikovatelné hodnotě. To vyžaduje obrovské množství dat. Organizace po celém světě uložily přibližně 7,2 zettabytů (ZB) dat v roce 2024 a tato čísla se očekává, že vzrostou na 15,1 ZB do roku 2027. Tento významný růst podtrhuje potřebu spolehlivých, přístupných úložných řešení, která mohou zvládnout rostoucí požadavky na data.

Exploze aplikací umělé inteligence napříč odvětvími – od financí a zdravotnictví po výrobu a maloobchod – dále urychlila poptávku po rozsáhlých a dobře připravených datech. Systémy umělé inteligence prosperují na datech, které používají ke zlepšení algoritmů, vylepšení predikčních modelů a optimalizaci automatizace. Podle předních firem, jako je IDC, čím více kvalitních dat má organizace, tím více může zlepšit účinnost výsledků umělé inteligence a umožnit chytřejší rozhodování a provozní efektivitu. Nicméně výzva spočívá nejen ve sběru a generování obrovského množství dat, ale také v zajištění jejich dlouhodobého uchování a přístupnosti. Bez vhodných úložných řešení riskují podniky ztrátu cenných informací, které by mohly ovlivnit další vlnu pokroku umělé inteligence.

Důležitost dat pro umělou inteligenci

Pro pokračující rozvoj umělé inteligence na současné úrovni je nezbytné, aby se neustále zlepšovala v efektivitě a přesnosti. Jediný způsob, jak toho dosáhnout, je poskytnout modelům umělé inteligence kontinuální a kvalitní data pro školení. Datové sady používané pro školení velkých jazykových modelů (LLM) rostly ohromujícím tempem, trojnásobkem velikosti každý rok od roku 2010. Například GPT-2 byl školen na datové sadě obsahující přibližně 3 miliardy slov, zatímco GPT-4, vydán pouze čtyři roky později, byl školen na přibližně 9,75 bilionu slov.

Tento rychlý růst datových sad pro školení umělé inteligence představuje významnou výzvu: jak nákladově efektivní uložit velké množství kvalitních dat. Když systémy umělé inteligence spotřebují obrovské množství existujících textových dat, včetně knih, článků a výzkumných prací, riskují organizace vyčerpání kvalitních lidsky generovaných materiálů. To by mohlo donutit vývojáře umělé inteligence spoléhat se na obsah generovaný umělou inteligencí pro budoucí školení, což by mohlo vést k potenciálním problémům, jako je snížená přesnost, snížená kreativita a zvýšená repetitivita. Aby se tomu zabránilo, musí organizace prioritizovat uchování většiny dat, která generují, protože se mohou stát cenným zdrojem pro školení modelů umělé inteligence v budoucnu. Tato nutnost pohání poptávku po robustních, škálovatelných a dlouhodobých úložných řešeních.

Datová analýza jako konkurenční výhoda: Bez IA není umělá inteligence

Analytika dat poháněná umělou inteligencí se stala základní součástí moderní obchodní strategie, nabízející organizacím možnost odhalit vzory, předpovědět trendy a učinit rychlejší a chytřejší rozhodnutí. Nicméně, zatímco umělá inteligence je ve středu pozornosti, je snadné přehlédnout nezviditelnou základnu, na které vše stojí: data. Konkrétněji, infrastrukturu, která zpřístupňuje desetiletí dat, kdykoli a kdekoli je potřeba – co nazýváme Informační archiv (IA).

IA jako hluboký rezervoár organizačních znalostí, často uložený na nákladově efektivní a škálovatelné úložiště, jako je pásek. Je to místo, kde jsou uchovávána obrovská množství strukturovaných a nestrukturovaných dat – nejen pro soulad s předpisy, ale také pro potenciální inovace vedoucí k konkurenční výhodě. Když je čas na školení modelů umělé inteligence, velké datové sady jsou dočasně staženy z tohoto archivu do systémů s vysokým výkonem. Jakmile je školení dokončeno, data se vrátí do IA pro dlouhodobé uchování. Tento cyklus přístupu a uchování umožňuje kontinuální rozvoj umělé inteligence.

Schopnost organizace učinit vysoké dopady, datem řízená rozhodnutí, nezávisí pouze na nejnovějších nástrojích umělé inteligence. Závisí na tom, zda můžete získat přístup a uchovat správné informace – v průběhu času, v měřítku a bez obětování nákladové efektivity. Pokud je provedeno dobře, datová analýza může personalizovat zákaznické zkušenosti, optimalizovat operace a rychle reagovat na měnící se trhy. Nicméně, vše toto závisí na dlouhodobé datové strategii, která považuje shromažďování informací ne jako úložný problém, ale jako strategický aktivum. Budoucnost patří organizacím, které považují své historické údaje za živý zdroj – jeden, který neustále roste v hodnotě s každým datem řízeným poznatkem.

Nové příležitosti pro osvědčenou technologii

Růst aplikací umělé inteligence poháněných daty představuje nové požadavky na úložná řešení. Organizace vyžadují systém, který umožňuje dlouhodobé uchování obrovských datových sad, zajišťuje přístupnost, udržitelnost a bezpečnost. Kromě toho, s rostoucími kybernetickými útoky – globální náklady na kybernetické zločiny se očekávají, že dosáhnou 10,5 bilionu dolarů ročně do roku 2025 – se bezpečnost dat stala kritickým faktorem pro jakékoli úložné řešení. Mnoho podniků může instinktivně hledat nejnovější, nově vyvinuté úložné technologie, aby splnily tyto požadavky. Nicméně, kvůli potřebě spolehlivého úložiště nyní, by organizace měly zvážit existující technologii, která již prokázala svou spolehlivost: páskové úložiště.

Po desetiletí se mnoho zavedených organizací spoléhalo na páskové úložiště, i když novější, cloud-rodinné společnosti je přehlížely. Nicméně, znovuoživení umělé inteligence, strojového učení a pokročilé datové analýzy poskytlo nové použití pro tuto osvědčenou technologii. Páskové úložiště nabízí silnou kombinaci škálovatelnosti, flexibility, nákladové efektivity a bezpečnosti, což z něj činí ideální řešení pro správu obrovských AI a ML pracovních zátěží. Na rozdíl od mnoha jiných úložných řešení spotřebovává pásek žádnou energii při uchovávání dat, což významně snižuje jeho uhlíkovou stopu. Kromě toho, jeho offline kapacita poskytuje další vrstvu ochrany proti kybernetickým hrozbám, jako jsou útoky ransomwaru, protože data uložená na pásku jsou inherentně imunní vůči vzdáleným útokům.

Moderní pásková úložná řešení se vyvinula, aby splnila požadavky umělé inteligence a datové analýzy. S nejnovějšími pokroky v technologii páskového úložiště mohou podniky ukládat petabyty dat za zlomek nákladů tradičních cloudových řešení. Kromě toho, dlouhá životnost pásku – často přesahující 30 let – zajišťuje, že organizace mohou uchovat cenné datové sady bez rizika degradace dat. To z něj činí vysoce atraktivní možnost pro podniky, které hledají budoucí odolnost své datové infrastruktury, zatímco zachovávají nákladovou efektivitu.

Revoluce umělé inteligence a dat

Probíhající revoluce umělé inteligence je fundamentálně revolucí dat. Organizace, které nebudou prioritizovat úložiště a přístupnost dat, riskují, že zůstanou pozadu v stále více datem řízeném světě. Více dat znamená více příležitostí pro inovace a konkurenční diferenciaci. Přijetím škálovatelných a bezpečných úložných řešení, včetně obnoveného potenciálu páskového úložiště, mohou organizace zajistit, že zůstanou v čele pokroku umělé inteligence a datem řízeného rozhodování. Když podniky budou pokračovat v navigaci složitostí růstu poháněného umělou inteligencí, ty, které uznají důležitost uchovávání dat a inteligentních úložných řešení, budou těmi, které prosperují v datem řízené budoucnosti.