AI-revolusjonen er en datarevolusjon: Hvorfor lagring er viktigere enn noen gang

Enkel tilgang til data og evnen til å bruke dem på en meningsfull måte har alltid vært viktig, men i AI-, maskinlæring- og dataanalyse-tiden er det blitt absolutt essensielt. Den globale AI-markedet, som for tiden er verdsatt til over 390 milliarder dollar, forventes å overstige 826 milliarder dollar i 2030. Imidlertid er denne veksten avhengig av at AI-teknologien fortsetter å utvikle seg og øke i anvendbar verdi. For å oppnå dette, kreves enorme mengder data. Organisasjoner verden over lagret omtrent 7,2 zettabytes (ZB) med data i 2024, og denne mengden forventes å øke til 15,1 ZB i 2027. Dette store veksten understreker behovet for pålitelige, tilgjengelige lagringsløsninger som kan håndtere økende datamengder.

Eksplosjonen av AI-drevne applikasjoner over industrier – fra finans og helse til produksjon og detaljhandel – har ytterligere akselerert etterspørselen etter enorme og godt forberedte datasamlinger. AI-systemer trives på data, som de bruker til å forbedre algoritmer, forbedre prediktive modeller og optimalisere automatisering. Ifølge ledende firmaer som IDC, jo mer høykvalitetsdata en organisasjon har, jo mer kan den forbedre effekten av AI-resultater for å muliggjøre smartere beslutninger og drive operasjonell effisiens. Imidlertid ligger utfordringen ikke bare i å samle inn og generere enorme mengder data, men også i å sikre deres langvarige lagring og tilgjengelighet. Uten riktige lagringsløsninger, risikerer bedrifter å miste verdifull informasjon som kunne forme den neste bølgen av AI-fremgang.

Dataens betydning for AI

For at AI skal kunne fortsette å utvikle seg i samme takt, må det hele tiden forbedre seg i effisiens og nøyaktighet. Den eneste måten å oppnå dette på, er å gi AI-modellene kontinuerlig og høykvalitetsdata for trening. Datasamlingene som brukes til å trene store språkmodeller (LLM) har vokst med en forbløffende hastighet, tredoblet i størrelse hvert år siden 2010. For eksempel ble GPT-2 trent på en datasamling som inneholdt omtrent 3 milliarder ord, mens GPT-4, som ble lansert bare fire år senere, ble trent på omtrent 9,75 billioner ord.

Denne raske utvidelsen av AI-treningsdatasamlinger presenterer en betydelig utfordring: hvordan kostnadseffektivt lagre store mengder høykvalitetsdata. Ettersom AI-systemer forbruker enorme mengder eksisterende tekstbasert data – inkludert bøker, artikler og forskningspapirer – risikerer organisasjoner å uttømme høykvalitets menneskegenerert materiale. Dette kunne tvinge AI-utviklere til å avhenge av AI-generert innhold for fremtidig trening, noe som kan føre til potensielle problemer som redusert nøyaktighet, minsket kreativitet og økt gjentakelse. For å motvirke denne risikoen, må organisasjoner prioritere å lagre majoriteten av de dataene de genererer, ettersom de kan bli en verdifull ressurs for trening av AI-modeller i fremtiden. Dette driver etterspørselen etter robuste, skalerbare og langvarige lagringsløsninger.

Dataanalyse som en konkurransefordel: Det finnes ingen AI uten IA

AI-drevne analyser har blitt en hjørnesten i moderne forretningsstrategi, og tilbyr organisasjoner muligheten til å avdekke mønster, forutsi trender og ta raskere, smartere beslutninger. Men mens AI får all oppmerksomheten, er det lett å overse den uvise grunnlaget bak det hele: data. Mer spesifikt, infrastrukturen som gjør tiår med data tilgjengelig når og hvor det er nødvendig – det vi nå kaller Informasjonsarkivet (IA).

IA som et dypt reservoar av organisatorisk kunnskap, ofte huset på kostnadseffektive, skalerbare lagringsløsninger som teip. Det er der hvor enorme mengder strukturert og ustrukturert data blir bevart – ikke bare for overholdelse, men for å drive potensiell innovasjon som kan føre til konkurransefordeler. Når det blir tid til å trene AI-modeller, trekkes store datasamlinger midlertidig ut fra arkivet og inn i høy-ytelsessystemer. Når treningen er fullført, returnerer dataene til IA for langvarig lagring. Denne syklusen av tilgang og bevarelse gjør kontinuerlig AI-utvikling mulig.

En organisasjonens evne til å ta høy-impakt, data-drevne beslutninger, avhenger ikke bare av de siste AI-verktøyene. Det avhenger av om du kan få tilgang til og lagre riktig informasjon – over tid, i skala og uten å ofre kostnadseffektivitet. Gjort riktig, kan dataanalyse personliggjøre kundeopplevelser, strømlinje operasjoner og svinge raskt i respons til skiftende markeder. Imidlertid avhenger alt dette av en langvarig datastrategi som ser på å samle inn informasjon ikke som et lagringsproblem, men som en strategisk ressurs. Fremtiden tilhører organisasjoner som behandler sin historiske data som en levende ressurs – en som fortsetter å vokse i verdi med hver AI-drevet innsikt.

Nye muligheter for en bevist teknologi

Eksplosjonen av data-drevne AI-applikasjoner introduserer nye krav til lagringsløsninger. Organisasjoner krever et system som muliggjør langvarig lagring av enorme datasamlinger samtidig som det sikrer tilgjengelighet, bærekraft og sikkerhet. I tillegg, med økende cyberangrep – globale cyberkriminalitetskostnader forventes å nå 10,5 billioner dollar årlig i 2025 – har datasikkerhet blitt en kritisk vurdering for enhver lagringsløsning. Mange bedrifter kan instinktivt søke etter nyutviklede, spisse lagringsløsninger for å møte disse kravene. Men på grunn av behovet for pålitelige lagringsløsninger nå, burde organisasjoner vurdere en eksisterende teknologi som allerede har bevist sin pålitelighet: teiplagringsløsninger.

I årevis har mange etablerte organisasjoner avhengig av teiplagringsløsninger, selv om nyere, cloud-naturlige selskaper har overse det. Imidlertid har gjenoppblomstringen av AI, maskinlæring og avansert dataanalyse introdusert nye bruksområder for denne beviste teknologien. Teiplagringsløsninger tilbyr en kraftfull kombinasjon av skalerbarhet, fleksibilitet, kostnadseffektivitet og sikkerhet, noe som gjør det til en ideal løsning for å håndtere enorme AI- og ML-arbeidsmengder. I motsetning til mange andre lagringsløsninger, er teip svært bærekraftig, ettersom det ikke forbruker energi mens det lagrer data, noe som betyr en betydelig reduksjon av karbonavtrykket. I tillegg gir dens offline-egenskaper en ekstra beskyttelseslag mot cybersecurity-trusler som ransomware-angrep, ettersom data lagret på teip er innebygget immun mot fjernadgang.

Moderne teiplagringsløsninger har utviklet seg for å møte kravene til AI og dataanalyse. Med de siste fremskrittene i høykapasitets-teip-teknologi, kan bedrifter lagre petabytes med data til en brøkdel av kostnadene sammenlignet med tradisjonelle cloud-baserte løsninger. I tillegg sikrer teipens langsiktighet – ofte over 30 år – at organisasjoner kan bevare verdifull datasamlinger uten risiko for data-degradering. Dette gjør det til en svært attraktiv løsning for bedrifter som søker å fremtidssikre sin data-infrastruktur samtidig som de opprettholder kostnadseffektivitet.

AI- og datarevolusjonen

Den pågående AI-revolusjonen er i sin kjære en datarevolusjon. Organisasjoner som ikke prioriterer data-lagring og -tilgjengelighet, risikerer å falle bakover i en stadig mer data-drevet verden. Jo mer data, desto flere muligheter for innovasjon og konkurransefordel. Ved å omfavne skalerbare og sikre lagringsløsninger, inkludert den fornyede potensialet til teip, kan organisasjoner sikre at de forblir i forkant av AI-fremgang og data-drevne beslutninger. Ettersom bedrifter fortsetter å navigere i kompleksiteten av AI-drevet vekst, vil de som erkjenner viktigheten av data-bevarelse og intelligente lagringsløsninger være de som trives i den data-sentriske fremtiden.