AI-revolutionen är en datarevolution: Varför lagring är viktigare än någonsin

Lätt tillgång till data och förmågan att använda den på meningsfulla sätt har alltid varit viktigt, men i eran av AI, maskinlärning och dataanalys har det blivit absolut nödvändigt. Den globala AI-marknaden, som för närvarande värderas till över 390 miljarder dollar, förväntas överstiga 826 miljarder dollar år 2030. Men denna tillväxt är beroende av att AI-tekniken fortsätter att utvecklas och öka i tillämpbar värde. För att uppnå detta krävs stora mängder data. Organisationer världen över lagrade ungefär 7,2 zettabytes (ZB) data år 2024, och denna siffra förväntas öka till 15,1 ZB år 2027. Denna stora tillväxt understryker behovet av tillförlitliga, åtkomliga lagringslösningar som kan hantera ökande datakrav.

Explosionen av AI-drivna applikationer över olika branscher – från finans och hälsovård till tillverkning och detaljhandel – har ytterligare accelererat efterfrågan på stora och väl förberedda datamängder. AI-system trivs på data, som de använder för att förbättra algoritmer, förbättra prediktionsmodeller och optimera automatisering. Enligt ledande företag som IDC, ju mer högkvalitativ data en organisation har, desto mer kan den förbättra effektiviteten hos AI-resultat för att möjliggöra smartare beslutsfattande och driva operativ effektivitet. Men utmaningen ligger inte bara i att samla in och generera stora mängder data, utan också i att säkerställa dess långsiktiga bevarande och åtkomlighet. Utan lämpliga lagringslösningar riskerar företag att förlora värdefull information som kunde forma den nästa vågen av AI-utveckling.

Dataens betydelse för AI

För att AI ska fortsätta utvecklas i sin nuvarande takt, måste det kontinuerligt förbättras i effektivitet och noggrannhet. Det enda sättet att uppnå detta är genom att tillhandahålla AI-modeller med kontinuerlig och högkvalitativ data för utbildning. Datamängderna som används för att utbilda stora språkmodeller (LLM) har vuxit i en förbluffande takt, tredubblats i storlek varje år sedan 2010. Till exempel utbildades GPT-2 på en datamängd som innehöll ungefär 3 miljarder ord, medan GPT-4, som släpptes bara fyra år senare, utbildades på ungefär 9,75 biljoner ord.

Denna snabba expansion av AI-utbildningsdatamängder presenterar en betydande utmaning: hur man på ett kostnadseffektivt sätt lagrar stora mängder högkvalitativ data. När AI-system konsumerar stora mängder befintlig textbaserad data – inklusive böcker, artiklar och forskningsrapporter – riskerar organisationer att tömma högkvalitativ mänsklig genererad material. Detta kan tvinga AI-utvecklare att förlita sig på AI-genererat innehåll för framtida utbildning, vilket kan leda till potentiella problem som minskad noggrannhet, minskad kreativitet och ökad upprepning. För att motverka denna risk måste organisationer prioritera att bevara en majoritet av den data de genererar, eftersom den kan bli en värdefull resurs för utbildning av AI-modeller i framtiden. Detta driver behovet av robusta, skalbara och långsiktiga lagringslösningar.

Dataanalys som en konkurrensfördel: Det finns inget AI utan IA

AI-drivna analyser har blivit en hörnsten i modern affärsstrategi, vilket ger organisationer möjlighet att avslöja mönster, förutsäga trender och fatta snabbare, smartare beslut. Men medan AI får strålkastarljuset, är det lätt att förbise den outtalade grunden bakom allt: data. Mer specifikt, infrastrukturen som gör decennier av data tillgängliga när och var det behövs – vad vi nu kallar Informationsarkivet (IA).

IA som ett djupt reservoar av organisatorisk kunskap, ofta inhyst på kostnadseffektiv, skalbar lagring som tejp. Det är där stora volymer av strukturerad och ostrukturerad data bevaras – inte bara för regelefterlevnad, utan för att bränsle potentiell innovation som leder till konkurrensfördelar. När det är dags att utbilda AI-modeller, dras stora datamängder tillfälligt från detta arkiv till högpresterande system. När utbildningen är klar, återvänder data till IA för långsiktig bevarande. Denna cykel av åtkomst och bevarande gör kontinuerlig AI-utveckling möjlig.

En organisations förmåga att fatta högimpakt, data-drivna beslut beror inte bara på de senaste AI-verktygen. Det beror på om man kan komma åt och bevara rätt information – över tid, i skala och utan att offra kostnadseffektivitet. Om det görs väl, kan dataanalys personanpassa kundupplevelser, strömlinjeforma operationer och snabbt svara på förändrade marknader. Men allt detta beror på en långsiktig datastrategi som ser insamling av information inte som ett lagringsproblem, utan som en strategisk tillgång. Framtiden tillhör organisationer som behandlar sin historiska data som en levande resurs – en som fortsätter att växa i värde med varje AI-drivet insikt.

Nya möjligheter för en beprövad teknik

Tillväxten av data-drivna AI-applikationer introducerar nya krav på lagringslösningar. Organisationer kräver ett system som möjliggör långsiktig lagring av stora datamängder samtidigt som det säkerställer åtkomlighet, hållbarhet och säkerhet. Dessutom, med cyberattacker på uppgång – globala cyberbrottskostnader förväntas nå 10,5 biljoner dollar per år 2025 – har datasäkerhet blivit en kritisk övervägning för alla lagringslösningar. Många företag kan instinktivt söka efter nyutvecklade, banbrytande lagringstekniker för att möta dessa krav. Men på grund av behovet av tillförlitlig lagring nu, bör organisationer överväga en befintlig teknik som redan har visat sin tillförlitlighet: tejp-lagring.

För decennier har många etablerade organisationer förlitat sig på tejp-lagring, även om nyare, moln-nativa företag har förbisett det. Men återuppblomstringen av AI, maskinlärning och avancerad dataanalys har gett upphov till nya användningsfall för denna beprövade teknik. Tjep-lagring erbjuder en kraftfull kombination av skalbarhet, flexibilitet, kostnadseffektivitet och säkerhet, vilket gör det till en ideal lösning för att hantera stora AI- och ML-arbetsbelastningar. Till skillnad från många andra lagringslösningar, är tejp högt hållbar, eftersom den inte förbrukar någon energi medan den lagrar data, vilket betydligt minskar dess koldioxidavtryck. Dessutom ger dess offline-förmåga ett extra lager av skydd mot cybersäkerhetshot som ransomware-attacker, eftersom data som lagras på tejp är medfödd immunt mot fjärrbrott.

Modern tejp-lagring har utvecklats för att möta kraven från AI och dataanalys. Med de senaste framstegen inom högkapacitetsteknik för tejp, kan företag lagra petabytes av data till en bråkdel av kostnaden för traditionella molnbaserade lösningar. Dessutom säkerställer tejpens livslängd – ofta över 30 år – att organisationer kan bevara värdefulla datamängder utan risken för data-degradering. Detta gör det till en högt attraktiv lösning för företag som söker efter att framtida-säkra sin data-infrastruktur samtidigt som de upprätthåller kostnadseffektivitet.

AI- och datarevolutionen

Den pågående AI-revolutionen är i grunden en datarevolution. Organisationer som inte prioriterar data-lagring och åtkomlighet riskerar att halka efter i en alltmer data-driven värld. Mer data motsvarar fler möjligheter för innovation och konkurrensfördel. Genom att anta skalbara och säkra lagringslösningar, inklusive den återupplivade potentialen för tejp, kan organisationer säkerställa att de förblir i framkant av AI-utveckling och data-drivna beslut. När företag fortsätter att navigera i komplexiteten av AI-drivet tillväxt, kommer de som erkänner vikten av data-bevarande och intelligenta lagringslösningar att vara de som trivs i den data-centrerade framtiden.