การปฏิวัติ AI คือการปฏิวัติข้อมูล: ทำไมการจัดเก็บจึงมีความสำคัญมากกว่าที่เคย

การเข้าถึงข้อมูลและใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมีความสำคัญเสมอ แตงในยุคของ AI, การเรียนรู้ของเครื่องจักร และการวิเคราะห์ข้อมูล มันกลายเป็นสิ่งจำเป็นโดยสิ้นเชิง ตลาด AI ทั่วโลกซึ่งมีมูลค่ามากกว่า 390 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปัจจุบันคาดว่าจะเกิน 826 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2030 อย่างไรก็ตาม การเติบโตนี้ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยี AI ที่จะพัฒนาต่อไปและเพิ่มคุณค่าในการใช้งาน ซึ่งจะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก องค์กรทั่วโลกจัดเก็บข้อมูลประมาณ 7.2 เซตตาบายต์ (ZB) ในปี 2024 และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 15.1 ZB ในปี 2027 การเติบโตที่สำคัญนี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมีวิธีแก้ปัญหาการจัดเก็บที่เชื่อถือได้และสามารถเข้าถึงได้ซึ่งสามารถจัดการกับความต้องการข้อมูลที่เพิ่มขึ้นได้

การระเบิดของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทั่วอุตสาหกรรมตั้งแต่การเงินและด้านสุขภาพไปจนถึงการผลิตและค้าปลีกได้เร่งการเติบโตของเซตดาตาที่มีขนาดใหญ่และเตรียมไว้แล้ว ระบบ AI เจริญเติบโตด้วยข้อมูลโดยใช้มันเพื่อปรับปรุงอัลกอริทึม เพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองการคาดการณ์ และเพิ่มประสิทธิภาพของระบบอัตโนมัติ ตามที่บริษัทชั้นนำอย่าง IDC องค์กรที่มีข้อมูลคุณภาพสูงมากเท่าใดก็จะสามารถปรับปรุงประสิทธิผลของผลลัพธ์ AI ได้มากขึ้นเท่านั้น เพื่อเปิดใช้งานการตัดสินใจที่ฉลาดขึ้นและขับเคลื่อนประสิทธิภาพการทำงาน อย่างไรก็ตาม ความท้าทายไม่ได้มาจากแค่การรวบรวมและสร้างข้อมูลจำนวนมากเท่านั้น แต่ยังมาจากการรักษาข้อมูลไว้ในระยะยาวและทำให้สามารถเข้าถึงได้ หากไม่มีวิธีแก้ปัญหาการจัดเก็บที่เหมาะสม องค์กรอาจเสี่ยงต่อการเสียข้อมูลที่มีค่าซึ่งอาจกำหนดรูปแบบของความก้าวหน้า AI ในอนาคต

ความสำคัญของข้อมูลสำหรับ AI

เพื่อให้ AI สามารถพัฒนาต่อไปด้วยอัตราในปัจจุบัน มันจะต้องปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำอย่างต่อเนื่อง วิธีเดียวที่จะทำได้คือการให้โมเดล AI ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและต่อเนื่องในการฝึกอบรม เซตดาตาที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพิ่มขึ้นในอัตราที่น่าประทับใจ เพิ่มขึ้นสามเท่าทุกปีตั้งแต่ปี 2010 ตัวอย่างเช่น GPT-2 ได้รับการฝึกอบรมจากเซตดาตาที่มีคำประมาณ 3 พันล้านคำ ในขณะที่ GPT-4 ซึ่งเผยแพร่เพียงสี่ปีต่อมาได้รับการฝึกอบรมจากเซตดาตาที่มีคำประมาณ 9.75 ล้านล้านคำ

การขยายตัวที่รวดเร็วของเซตดาตาการฝึกอบรม AI นำเสนอความท้าทายที่สำคัญ: วิธีการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากที่มีคุณภาพสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพในการใช้จ่าย เมื่อระบบ AI บริโภคข้อมูลข้อความที่มีอยู่จำนวนมาก รวมถึงหนังสือ บทความ และเอกสารวิจัย องค์กรอาจเสี่ยงต่อการหมดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงซึ่งสร้างขึ้นโดยมนุษย์ ซึ่งอาจบังคับให้นักพัฒนา AI ต้องอาศัยข้อมูลที่สร้างโดย AI สำหรับการฝึกอบรมในอนาคต ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหา เช่น ความแม่นยำที่ลดลง ความสร้างสรรค์ที่ลดลง และการซ้ำซ้อนเพิ่มขึ้น เพื่อตอบโต้ความเสี่ยงนี้ องค์กรจะต้องจัดลำดับความสำคัญในการรักษาข้อมูลส่วนใหญ่ที่พวกเขาผลิต เนื่องจากอาจกลายเป็นทรัพยากรที่มีค่าสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI ในอนาคต ความจำเป็นนี้ขับเคลื่อนความต้องการวิธีแก้ปัญหาการจัดเก็บที่แข็งแกร่ง มีความสามารถในการปรับขนาด และมีอายุการใช้งานยาวนาน

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน: ไม่มี AI ถ้าไม่มี IA

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้กลายเป็นรากฐานสำคัญของกลยุทธ์ธุรกิจสมัยใหม่ โดยให้องค์กรสามารถค้นหารูปแบบ คาดการณ์แนวโน้ม และตัดสินใจได้เร็วขึ้นและฉลาดขึ้น แต่ในขณะที่ AI ได้รับความสนใจ มันง่ายที่จะละเลยรากฐานที่ไม่ได้รับการยอมรับเบื้องหลังทั้งหมด: ข้อมูล โดยเฉพาะโครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้ข้อมูลหลายทศวรรษมีอยู่เมื่อและที่ต้องการ – สิ่งที่เรียกว่า คลังข้อมูล (IA)

IA เป็นคลังความรู้ขององค์กรที่มักจะเก็บไว้ในระบบจัดเก็บที่มีต้นทุนต่ำและสามารถปรับขนาดได้ เช่น เทป มันเป็นที่ที่ปริมาณข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมากถูกเก็บไว้ – ไม่เพียงแต่สำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดเท่านั้น แต่ยังเพื่อกระตุ้นให้เกิดนวัตกรรมที่อาจนำไปสู่ข้อได้เปรียบในการแข่งขัน เมื่อถึงเวลาฝึกอบรมโมเดล AI เซตดาตาที่มีขนาดใหญ่จะถูกดึงออกจากคลังข้อมูลชั่วคราวเข้าสู่ระบบประสิทธิภาพสูง เมื่อการฝึกอบรมเสร็จสิ้น ข้อมูลจะกลับเข้าสู่ IA สำหรับการเก็บรักษาในระยะยาว วงจรการเข้าถึงและการอนุรักษ์นี้ทำให้การพัฒนาอาจดำเนินต่อไปได้

ความสามารถขององค์กรในการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูงและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไม่ขึ้นอยู่กับเครื่องมือ AI ล่าสุดเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับว่าคุณสามารถเข้าถึงและรักษาข้อมูลที่ถูกต้องได้หรือไม่ – ในช่วงเวลาใดๆ ในขนาดใหญ่และไม่สูญเสียความคุ้มค่าในการใช้จ่าย การทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้ดีสามารถทำให้ประสบการณ์ของลูกค้าเป็นส่วนตัว ปรับปรุงการดำเนินงาน และเปลี่ยนไปตามตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์ข้อมูลระยะยาวที่มองว่าการรวบรวมข้อมูลไม่ใช่ปัญหาการจัดเก็บ แต่เป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ อนาคตเป็นขององค์กรที่มองข้อมูลทางประวัติศาสตร์ของตนเป็นทรัพยากรที่มีชีวิต – ซึ่งยังคงเติบโตในมูลค่าด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI แต่ละรายการ

โอกาสใหม่สำหรับเทคโนโลยีที่พิสูจน์แล้ว

การเพิ่มขึ้นของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล AI นำเสนอความต้องการใหม่สำหรับวิธีแก้ปัญหาการจัดเก็บ องค์กรต้องการระบบที่สามารถจัดเก็บเซตดาตาที่มีขนาดใหญ่ในระยะยาวได้ ในขณะเดียวกันก็รับประกันการเข้าถึง ความยั่งยืน และความปลอดภัย นอกจากนี้ เนื่องจากการโจมตีทางไซเบอร์กำลังเพิ่มขึ้น – ค่าใช้จ่ายในการก่ออาชญากรรมทางไซเบอร์ทั่วโลกคาดว่าจะสูงถึง 10.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปีภายในปี 2025 – ความปลอดภัยของข้อมูลได้กลายเป็นการพิจารณาที่สำคัญสำหรับวิธีแก้ปัญหาการจัดเก็บใดๆ องค์กรหลายแห่งอาจหันไปหาวิธีแก้ปัญหาการจัดเก็บที่ทันสมัยและพัฒนาขึ้นใหม่โดยอัตโนมัติเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากความจำเป็นในการจัดเก็บที่เชื่อถือได้ ทันที องค์กรควรพิจารณาเทคโนโลยีที่มีอยู่ซึ่งได้พิสูจน์ความน่าเชื่อถือแล้ว: การจัดเก็บบนเทป

เป็นเวลาหลายทศวรรษที่องค์กรที่มีชื่อเสียงหลายแห่งได้พึ่งพาการจัดเก็บบนเทป แม้ว่าบริษัทที่เป็นมิตรกับคลาวด์ใหม่ๆ จะมองข้ามมันไปก็ตาม อย่างไรก็ตาม การฟื้นตัวของ AI, การเรียนรู้ของเครื่องจักร และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนได้ให้กรณีการใช้งานใหม่สำหรับเทคโนโลยีที่ทดสอบแล้ว การจัดเก็บบนเทปให้การผสมผสานที่ทรงพลังของความสามารถในการปรับขนาด ความยืดหยุ่น คุ้มค่าในการใช้จ่าย และความปลอดภัย ทำให้เป็นทางออกที่เหมาะสำหรับการจัดการงาน AI และ ML ที่มีขนาดใหญ่ ไม่เหมือนกับวิธีแก้ปัญหาการจัดเก็บหลายวิธี เทปไม่บริโภคพลังงานใดๆ ในขณะที่จัดเก็บข้อมูล ซึ่งลดรอยเท้าของคาร์บอนของมันอย่างมาก นอกจากนี้ ความสามารถในการทำงานออฟไลน์ยังให้การป้องกันเพิ่มเติมจากการคุกคามด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ เช่น การโจมตีด้วยไวรัสแรนซัมแวร์ เนื่องจากข้อมูลที่จัดเก็บบนเทปมีภูมิคุ้มกันต่อการละเมิดระยะไกลโดยธรรมชาติ

วิธีแก้ปัญหาการจัดเก็บบนเทปสมัยใหม่พัฒนาเพื่อตอบสนองความต้องการของ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยความก้าวหน้าล่าสุดในเทคโนโลยีเทปความจุสูง องค์กรสามารถจัดเก็บข้อมูลเป็นพีตะไบต์ที่ส่วนหนึ่งของต้นทุนของโซลูชันคลาวด์แบบดั้งเดิม นอกจากนี้ ความทนทานของเทป – ซึ่งมักจะเกิน 30 ปี – รับประกันว่าองค์กรสามารถอนุรักษ์ข้อมูลที่มีค่าได้โดยไม่มีความเสี่ยงต่อการเสื่อมสภาพของข้อมูล ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการรับประกันโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลในอนาคตในขณะที่รักษาความคุ้มค่าในการใช้จ่าย

การปฏิวัติ AI และข้อมูล

การปฏิวัติ AI ที่กำลังดำเนินอยู่เป็นโดยพื้นฐานแล้วการปฏิวัติข้อมูล องค์กรที่ไม่จัดลำดับความสำคัญในการจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูลเสี่ยงต่อการถูกทิ้งไว้เบื้องหลังในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ ข้อมูลที่มากขึ้นเท่ากับโอกาสที่มากขึ้นสำหรับการนวัตกรรมและการแยกความแตกต่างที่แข่งขันกัน โดยการยอมรับวิธีแก้ปัญหาการจัดเก็บที่มีความสามารถในการปรับขนาดและปลอดภัย องค์กรสามารถรับประกันว่าตัวเองจะอยู่ในแนวหน้าของความก้าวหน้า AI และการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เมื่อธุรกิจต่างๆ ต่อเนื่องในการนำทางความซับซ้อนของการเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วย AI องค์กรที่ตระหนักถึงความสำคัญของการรักษาข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูลอย่างชาญฉลาดจะเป็นองค์กรที่จะเฟื่องฟูในอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล