Rewolucja AI to rewolucja danych: dlaczego pamięć masowa ma większe znaczenie niż kiedykolwiek

Łatwy dostęp do danych i możliwość ich wykorzystania w sposób znaczący zawsze były ważne, ale w erze sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i analizy danych stały się one absolutnie niezbędne. Globalny rynek AI, który obecnie wynosi ponad 390 miliardów dolarów, ma przekroczyć 826 miliardów dolarów do 2030 roku. Jednak ten wzrost zależy od tego, czy technologia AI będzie nadal ewoluować i zwiększać swoją wartość użytkową. Aby to osiągnąć, potrzeba ogromnych ilości danych. Organizacje na całym świecie przechowywały około 7,2 zettabajtów (ZB) danych w 2024 roku, a ta liczba ma wzrosnąć do 15,1 ZB do 2027 roku. Ten znaczny wzrost podkreśla potrzebę niezawodnych, dostępnych rozwiązań pamięci masowej, które mogą obsłużyć rosnące zapotrzebowanie na dane.

Wzrost aplikacji opartych na AI w różnych branżach – od finansów i opieki zdrowotnej po produkcję i handel – jeszcze bardziej przyspieszył popyt na ogromne i dobrze przygotowane zestawy danych. Systemy AI opierają się na danych, wykorzystując je do ulepszania algorytmów, poprawy modeli predykcyjnych i optymalizacji automatyzacji. Według wiodących firm, takich jak IDC, im więcej wysokiej jakości danych posiada organizacja, tym więcej może poprawić skuteczność wyników AI, umożliwiając podejmowanie bardziej inteligentnych decyzji i zwiększając efektywność operacyjną. Jednak wyzwanie nie leży tylko w zbieraniu i generowaniu ogromnych ilości danych, ale również w zapewnieniu ich długoterminowego przechowywania i dostępności. Bez odpowiednich rozwiązań pamięci masowej, firmy ryzykują utratę cennych informacji, które mogą kształtować następną falę postępów w dziedzinie AI.

Ważność danych dla AI

Aby AI mogło nadal rozwijać się w obecnej szybkości, musi ono stale poprawiać swoją wydajność i dokładność. Jedynym sposobem, aby to osiągnąć, jest zapewnienie modelom AI ciągłego i wysokiej jakości dostępu do danych szkoleniowych. Zestawy danych wykorzystywane do szkolenia dużych modeli językowych (LLM) rosły w zdumiewającym tempie, potrojeniu ich rozmiaru co roku od 2010 roku. Na przykład, GPT-2 został wyszkolony na zestawie danych zawierającym około 3 miliardów słów, podczas gdy GPT-4, wydany zaledwie cztery lata później, został wyszkolony na około 9,75 bilionach słów.

To szybkie rozszerzanie się zestawów danych szkoleniowych AI stanowi znaczne wyzwanie: jak tanio i efektywnie przechowywać ogromne ilości wysokiej jakości danych. Ponieważ systemy AI konsumują ogromne ilości istniejących danych tekstowych, w tym książek, artykułów i prac badawczych, organizacje ryzykują wyczerpaniem wysokiej jakości materiałów generowanych przez ludzi. To mogłoby zmusić deweloperów AI do polegania na treściach generowanych przez AI w przyszłości, co mogłoby prowadzić do problemów, takich jak obniżona dokładność, zmniejszona kreatywość i zwiększona powtarzalność. Aby przeciwdziałać temu ryzyku, organizacje muszą priorytetowo traktować przechowywanie większości generowanych danych, ponieważ mogą one stać się cennym zasobem do szkolenia modeli AI w przyszłości. To potrzeba napędza popyt na solidne, skalowalne i długoterminowe rozwiązania pamięci masowej.

Analityka danych jako przewaga konkurencyjna: nie ma AI bez IA

Analityka danych oparta na AI stała się kamieniem węgielnym nowoczesnej strategii biznesowej, oferując organizacjom możliwość odkrywania wzorców, przewidywania trendów i podejmowania szybszych, bardziej inteligentnych decyzji. Ale podczas gdy AI jest w centrum uwagi, łatwo zapomnieć o niewidocznym fundamencie, na którym opiera się wszystko: danych. Konkretnie, infrastrukturze, która umożliwia dostęp do dekad danych w dowolnym momencie i miejscu – co nazywamy Archivum Informacji (IA).

IA jest głębokim zbiornikiem wiedzy organizacyjnej, często przechowywanym na kosztowo efektywnym, skalowalnym nośniku, takim jak taśma. To tam przechowuje się ogromne ilości danych strukturalnych i niestrukturalnych – nie tylko ze względów na zgodność, ale również po to, aby zapewnić potencjalne innowacje prowadzące do przewagi konkurencyjnej. Kiedy nadejdzie czas szkolenia modeli AI, duże zestawy danych są tymczasowo pobierane z tego archiwum do systemów o wysokiej wydajności. Po zakończeniu szkolenia dane wracają do IA na długoterminowe przechowywanie. Ten cykl dostępu i przechowywania umożliwia ciągły rozwój AI.

Możliwość podejmowania przez organizację decyzji o wysokim wpływie, opartych na danych, nie zależy tylko od najnowszych narzędzi AI. Zależy od tego, czy można uzyskać dostęp i przechowywać odpowiednie informacje – w czasie, w skali i bez poświęcania efektywności kosztowej. Dobrze wykonana analityka danych może personalizować doświadczenia klientów, usprawniać operacje i szybko reagować na zmieniające się rynki. Jednak wszystko to zależy od długoterminowej strategii danych, która traktuje zbieranie informacji nie jako problem przechowywania, ale jako strategiczny zasób. Przyszłość należy do organizacji, które traktują swoje historyczne dane jako żywy zasób – jeden, który nadal rośnie w wartości z każdym AI-drawnym spostrzeżeniem.

Nowe możliwości dla sprawdzonej technologii

Wzrost aplikacji opartych na danych i AI wprowadza nowe wymagania dla rozwiązań pamięci masowej. Organizacje wymagają systemu, który umożliwia długoterminowe przechowywanie ogromnych zestawów danych, jednocześnie zapewniając dostępność, zrównoważoność i bezpieczeństwo. Dodatkowo, wraz ze wzrostem cyberataków – globalne koszty cyberprzestępczości szacuje się na 10,5 bilionów dolarów rocznie do 2025 roku – bezpieczeństwo danych stało się kluczowym czynnikiem dla każdego rozwiązania pamięci masowej. Wiele przedsiębiorstw może instynktownie szukać nowych, rozwijanych technologii pamięci masowej, aby spełnić te wymagania. Jednak ze względu na potrzebę niezawodnych rozwiązań pamięci masowej teraz, organizacje powinny rozważyć istniejącą technologię, która już udowodniła swoją niezawodność: pamięć taśmową.

Przez dziesięciolecia wiele ustanowionych organizacji polegało na pamięci taśmowej, nawet gdy nowsze, rodzinne firmy zaniedbały ją. Jednak ożywienie AI, uczenia maszynowego i zaawansowanej analityki danych zapewniło nowe przypadki użycia tej sprawdzonej technologii. Pamięć taśmowa oferuje potężne połączenie skalowalności, elastyczności, efektywności kosztowej i bezpieczeństwa, co czyni ją idealnym rozwiązaniem do zarządzania ogromnymi obciążeniami AI i ML. W przeciwieństwie do wielu innych rozwiązań pamięci masowej, taśma jest bardzo zrównoważona, ponieważ nie zużywa energii podczas przechowywania danych, znacznie redukując swój ślad węglowy. Ponadto, jej możliwość offline zapewnia dodatkową warstwę ochrony przed zagrożeniami cybernetycznymi, takimi jak ataki ransomware, ponieważ dane przechowywane na taśmie są odporne na zdalne naruszenia.

Nowoczesne rozwiązania pamięci taśmowej ewoluowały, aby spełnić wymagania AI i analityki danych. Z najnowocześniejszymi osiągnięciami w technologii taśmowej o wysokiej pojemności, firmy mogą przechowywać petabajty danych przy ułamku kosztów tradycyjnych rozwiązań opartych na chmurze. Dodatkowo, długowieczność taśmy – często przekraczająca 30 lat – gwarantuje, że organizacje mogą zachować cenne zestawy danych bez ryzyka degradacji danych. To sprawia, że jest to bardzo atrakcyjna opcja dla przedsiębiorstw, które szukają sposobu na zabezpieczenie swojej infrastruktury danych, jednocześnie utrzymując efektywność kosztową.

Rewolucja AI i danych

Trwająca rewolucja AI jest w istocie rewolucją danych. Organizacje, które nie priorytetowo traktują przechowywania i dostępności danych, ryzykują pozostanie w tyle w coraz bardziej danych napędzanym świecie. Im więcej danych, tym więcej możliwości innowacji i przewagi konkurencyjnej. Przyjmując skalowalne i bezpieczne rozwiązania pamięci masowej, w tym odnowiony potencjał taśmy, organizacje mogą zapewnić sobie pozostanie na czele postępów w dziedzinie AI i podejmowania decyzji opartych na danych. Podczas gdy firmy nadal nawigują po złożonościach wzrostu napędzanego przez AI, te, które rozpoznają wagę przechowywania danych i inteligentnych rozwiązań pamięci masowej, będą tymi, które prosperują w danych-centrycznej przyszłości. Organizacje mogą zapewnić sobie pozostanie na czele postępów w dziedzinie AI i podejmowania decyzji opartych na danych, jednocześnie zapewniając sobie przetrwanie w coraz bardziej danych napędzanym świecie.