Искусственный интеллект: стратегическая возможность для хранения данных, истинная ценность которой еще не реализована.

Дискуссии об инфраструктуре ИИ обычно вращаются вокруг стоимости центров обработки данных, требований к электропитанию и вычислительной мощности, необходимой для обучения и запуска моделей, включая графические процессоры (GPU) и высокопроизводительные хранилища. Это неудивительно, учитывая огромные суммы инвестиций, которые попадают в заголовки новостей. Подробнее о готовности инфраструктуры ИИ вы можете прочитать в нашей другой статье.

Другой важнейший ресурс, конечно же, — это данные, которые используются для обучения этих моделей. Согласно отчету Стэнфордского университета «Индекс ИИ 2025 », размер наборов данных, используемых для обучения больших языковых моделей (LLM), удваивается каждые восемь месяцев. На практике, по мере создания каждой модели, часть данных быстро передается в организационные и среды разработки моделей, где быстрый доступ имеет решающее значение.

Однако значительная часть этого ресурса будет ждать дольше, пока команды определят его пригодность для конкретного сценария использования ИИ — он не простаивает, а хранится в безопасности и готов к быстрому переходу к этапам организации, обучения и преобразования, когда это потребуется.

С точки зрения хранения данных, это поднимает легко упускаемый из виду момент: для наборов данных не требуется одинаковый уровень производительности на каждом этапе рабочего процесса ИИ. Ключевым моментом является их готовность к использованию, когда это необходимо, а не необходимость поддерживать высокопроизводительную инфраструктуру, которая всегда доступна, что становится излишне дорогостоящим в больших масштабах.

Таким образом, перед специалистами по планированию инфраструктуры стоит вопрос не в том, нужна ли ИИ быстрая память, а в том, где организациям следует хранить огромные массивы данных, которые потребуются в будущем, прежде чем они будут готовы к обработке. Это стратегический выбор, а не просто рутинный организационный вопрос.

Оптимальный объем хранилища должен обеспечивать защиту данных и их легкое восстановление в рамках рабочих процессов ИИ, обучения и преобразования, обеспечивать производительность только там, где работа действительно выполняется, и возвращать разницу в бюджет.

Ваш портфель данных как стратегический актив

Поскольку миссия каждой организации уникальна, каждая находится на разном этапе своего развития в области ИИ. Некоторые быстро продвинулись вперед, внедрив уже работающие системы, в то время как многие другие все еще изучают, как имеющиеся у них данные могут поддерживать инициативы в области ИИ — такие как документы, изображения, видео, оперативные журналы и информация, собранная в рамках взаимосвязанных систем; список можно продолжать.

Поэтому знание собственных данных быстро становится конкурентным преимуществом, а не просто рутинной задачей ИТ-специалиста. Формы доступны каждому, поэтому ваши данные — это ваше конкурентное преимущество, если вы можете получить к ним доступ и широко их использовать.

Быстрее всего будут двигаться те организации, которые уже знают, что у них есть, где находятся эти данные и как быстро их развернуть. Преодоление разрыва между бизнес-вопросом и данными, которые на него отвечают, стало мерилом скорости выполнения задач и успеха компании. Более подробную информацию о готовности инфраструктуры ИИ вы можете найти в нашей статье: «Время безотказной работы: новый стандарт готовности инфраструктуры ИИ».

Следовательно, данные — это не просто входные данные для искусственного интеллекта: именно они формируют модель. Чем больше данных может использовать организация, тем точнее и специфичнее становятся получаемые инструменты, поэтому следует исходить из того, что практически всё, чем владеет компания, может быть полезным.

Традиционный подход заключался в хранении больших наборов данных в дисковом хранилище данных до тех пор, пока они не понадобятся для дальнейшей обработки. Однако по мере роста размеров наборов данных растут и затраты. Если каждый потенциальный набор данных должен постоянно обрабатываться на высокопроизводительной инфраструктуре, стоимость будет определять максимальный объем данных, который организация может позволить себе обрабатывать.

Таким образом, задача состоит в том, чтобы обеспечить доступность всех необходимых данных для рабочих процессов, чтобы решающим фактором стало именно назначение задачи, а не стоимость хранения.

История магнитной ленты

Поэтому разумнее не увеличивать расходы, а прекратить перерасход там, где есть лучшее решение. И оказывается, одним из самых эффективных ответов является технология, которая никогда не переставала развиваться: магнитная лента. Большинство людей по-прежнему ассоциируют ее с долговременным резервным копированием и архивированием — роль, которую она продолжает превосходно выполнять, — но последующие поколения LTO (Lightning Time On) значительно расширили ее емкость, производительность и безопасность, в то время как отрасль искала другие решения.

Новейшие технологии и системы магнитных полос теперь работают как любой другой слой в инфраструктуре хранения данных, готовый принимать данные на высоких скоростях после завершения обработки или обучения. Экономическая целесообразность использования полос повышается по мере роста объемов данных. В многопетабайтном диапазоне приложений искусственного интеллекта стоимость терабайта составляет лишь малую часть стоимости флэш-памяти или даже жестких дисков (HDD). Производительность и емкость также могут масштабироваться независимо: добавление большего количества дисков увеличивает скорость передачи данных, а добавление большего количества полос — емкость.

Учитывая исключительную энергоэффективность ленточных накопителей, эта технология хранения данных выделяется как стратегически важная возможность, которую следует интегрировать в центр обработки данных, позволяя организации постоянно использовать все свои информационные ресурсы при предсказуемо масштабируемых затратах и ​​поддерживая готовность инфраструктуры искусственного интеллекта.

Более безопасное место для ценных данных

Затраты на хранение и эксплуатацию часто являются основными факторами, определяющими одобрение проекта, но безопасность также вызывает серьезную озабоченность у многих. В этом случае магнитные ленты предлагают то, чего традиционные методы хранения данных, подключенные к интернету, не могут обеспечить с точки зрения структуры. Шифрование осуществляется на аппаратном уровне, непосредственно внутри самой ленты. Носители WORM (Write Once, Read Many Times) делают набор данных физически неизменяемым, гарантируя невозможность перезаписи незаменимых данных.

Что касается наиболее ценных материалов, то целые коллекции магнитных лент могут быть вывезены из библиотеки и храниться в защищенном или удаленном месте — полностью в автономном режиме, полностью изолированы по беспроводной связи и защищены от любых воздействий на производственную среду. Это отражает важность повышения киберустойчивости и надежности.

Наиболее важным аспектом построения в вашей организации сетей обработки данных и искусственного интеллекта является обеспечение готовности данных к развертыванию на соответствующем уровне производительности в тот момент, когда это потребуется. Данные — это топливо для моделей, которые создает ваша организация, для принимаемых ею решений и для скорости их реализации.

Магнитные ленты делают хранение всего этого «информационного топлива» в больших масштабах доступным, защищают незаменимые данные и позволяют запускать любую их часть по запросу. Внедрите их сейчас, и ваши возможности по работе с данными больше не будут ограничены тем, что вы можете себе позволить хранить в сети; это станет ключом к тому, чтобы оставаться впереди конкурентов, идеально соответствующим будущему искусственного интеллекта.