.svg)
Индустрия искусственного интеллекта стремительно развивается, и за этой эволюцией стоит один ключевой фактор — данные. Современные ИИ-модели требуют беспрецедентных объёмов информации, что делает стратегии хранения не вспомогательной задачей, а критически важной инфраструктурой. Эффективное, безопасное и масштабируемое хранение данных — фундамент ИИ-революции. В условиях взрывного роста данных, киберугроз и высоких затрат на облачные решения, бизнесу необходимо переосмыслить свои подходы к управлению информацией.
Источник новости: https://www.unite.ai/the-ai-revolution-is-a-data-revolution-why-storage-matters-more-than-ever/
Искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика данных стали основой цифровой трансформации. Сегодняшние ИИ-системы требуют колоссальных объёмов информации для обучения и функционирования. В 2024 году организации по всему миру хранили около 7,2 зеттабайта данных, и, по прогнозам, этот объём достигнет 15,1 зеттабайта к 2027 году. Такой рост подчёркивает необходимость в надёжных и масштабируемых решениях для хранения данных.
ИИ-приложения стремительно распространяются по различным отраслям — от финансов и здравоохранения до промышленности и ритейла. Их эффективность напрямую зависит от качества и объёма доступных данных. Чем больше высококачественной информации у организации, тем точнее и эффективнее работают её ИИ-модели, позволяя принимать более обоснованные решения и оптимизировать процессы.
Однако сбор данных — это только начало. Ключевым моментом является их долгосрочное хранение и доступность. Без эффективных стратегий хранения компании рискуют утратить ценные ресурсы, необходимые для дальнейшего развития ИИ.
С каждым годом объёмы данных, используемых для обучения больших языковых моделей, стремительно увеличиваются. Например, GPT-2 обучалась на датасете из 3 миллиардов слов, в то время как GPT-4 — уже на 9,75 триллиона слов. Это создаёт острую потребность в хранилищах, способных справляться с такими масштабами при разумных затратах.
Кроме того, по мере исчерпания высококачественного контента, созданного людьми, возрастает риск того, что ИИ начнёт обучаться на данных, сгенерированных другими ИИ, что может привести к снижению точности, повторяемости и потере креативности. Поэтому организациям критически важно сохранять как можно больше собственных данных, чтобы использовать их в будущем.
Современные организации всё чаще рассматривают архив информации (Information Archive, IA) не как просто способ хранения, а как стратегический актив. IA позволяет сохранять большие объёмы структурированных и неструктурированных данных на долгосрочную перспективу — часто с использованием экономичных и масштабируемых решений, таких как ленточное хранение.
В процессе обучения ИИ модели получают доступ к этим архивам, после чего данные возвращаются обратно в хранилище. Такая цикличная система доступа и сохранения делает возможным непрерывное развитие ИИ.
С ростом киберугроз, ожидается, что потери от киберпреступности достигнут $10,5 триллиона в год к 2025 году. Это делает безопасность данных ключевым фактором при выборе решений для хранения. Устойчивые технологии, такие как ленточные накопители, предлагают не только низкое энергопотребление, но и защиту от удалённых атак — благодаря возможности офлайн-хранения.
Современные ленточные системы позволяют хранить петабайты информации по стоимости, значительно ниже облачных решений, и при этом обладают долговечностью до 30 лет. Это делает их привлекательным вариантом для организаций, стремящихся создать надёжную и экономичную инфраструктуру хранения данных.
ИИ-революция невозможна без революции в управлении и хранении данных. Организации, способные обеспечить долгосрочное и безопасное хранение своих данных, получают конкурентное преимущество. Успех в будущем будет зависеть не только от внедрения ИИ, но и от умения эффективно управлять своим информационным капиталом.
Современные технологии искусственного интеллекта требуют колоссального объема данных для обучения. Только в 2024 году организации по всему миру хранили около 7,2 зеттабайт данных, а к 2027 году ожидается рост до 15,1 зеттабайт. Это подчеркивает необходимость в масштабируемых и доступных решениях для хранения информации. Без них компании рискуют утратить ценные данные, способные повлиять на последующие этапы развития ИИ.
С момента появления первых крупных языковых моделей объем обучающих данных стремительно растет. Например, GPT-2 обучалась на наборе данных объемом примерно 3 миллиарда слов, тогда как GPT-4 — уже на 9,75 триллиона. Такие темпы роста создают новые вызовы, в том числе — необходимость в эффективном и экономичном хранении огромных массивов информации.
С увеличением потребления текстовых данных — книг, статей, научных работ — возникает риск истощения качественного человеческого контента. Это может привести к использованию ИИ-сгенерированных данных для обучения новых моделей, что, в свою очередь, грозит снижением точности, креативности и увеличением повторяемости. Поэтому организациям важно сохранять большую часть создаваемых ими данных как потенциальный ресурс для будущего обучения ИИ.
Ключевым элементом инфраструктуры ИИ становится информационный архив (IA) — хранилище, где данные сохраняются на долгосрочной основе и могут быть использованы для обучения моделей в будущем. Архивы часто размещаются на масштабируемых и экономичных решениях, таких как ленточные носители. В процессе обучения данные временно извлекаются в высокопроизводительные системы, а затем возвращаются обратно в архив, обеспечивая непрерывное развитие ИИ.
На фоне роста объемов данных и угроз кибербезопасности, организации вновь обращаются к надежным решениям хранения, в частности — к ленточным технологиям. Они обеспечивают высокую масштабируемость, низкие затраты, устойчивость и безопасность. Помимо этого, ленточные носители не потребляют энергию в процессе хранения, что делает их экологически устойчивым выбором, особенно актуальным при росте затрат на электропитание и экологические инициативы.
Современные ИИ-системы требуют не только больших объемов хранения, но и высокого уровня доступности, безопасности и устойчивости. В условиях роста киберугроз и затрат на хранение, ленточные технологии обеспечивают офлайн-защиту от удаленных атак, долговечность хранения (более 30 лет) и снижение углеродного следа. Это делает их важной частью стратегии хранения данных в эпоху ИИ.
Современное развитие искусственного интеллекта невозможно без постоянного доступа к огромным массивам высококачественных данных. Именно поэтому ключевым элементом инфраструктуры ИИ становится Information Archive (IA) — архив информации, служащий не просто хранилищем, но и стратегическим ресурсом для обучения моделей и принятия решений.
IA представляет собой глубокий резервуар знаний организации, где хранятся как структурированные, так и неструктурированные данные. Эти данные сохраняются не только для соблюдения нормативных требований, но и для будущего использования в аналитике и обучении ИИ. При необходимости большие наборы данных извлекаются из архива для обработки в высокопроизводительных системах и затем возвращаются обратно для долгосрочного хранения.
С ростом объемов данных, используемых для обучения моделей — таких как GPT-4, обученной на 9,75 триллионах слов — возникает острая потребность в масштабируемых, надежных и экономически эффективных решениях хранения. Ожидается, что общий объем хранимых данных вырастет с 7,2 зеттабайт в 2024 году до 15,1 зеттабайт к 2027 году. Это подчеркивает необходимость в инфраструктуре, способной не только сохранять, но и обеспечивать доступ к данным на протяжении десятилетий.
Одним из проверенных решений, получивших новое применение в эпоху ИИ, является ленточное хранилище. Эта технология предлагает уникальное сочетание масштабируемости, энергоэффективности и защиты от киберугроз. Ленты не потребляют энергию при хранении данных и не подвержены удалённым атакам, что делает их особенно привлекательными в условиях растущих угроз кибербезопасности.
Более того, современные ленточные решения позволяют хранить петабайты информации по значительно более низкой стоимости по сравнению с облачными системами. Срок службы ленты превышает 30 лет, что делает её идеальной для долгосрочной стратегии хранения данных.
Организации, рассматривающие данные не как обузу, а как стратегический актив, получают конкурентное преимущество. Архив информации позволяет использовать исторические данные для персонализации клиентского опыта, оптимизации бизнес-процессов и адаптации к изменениям рынка.
В условиях стремительного роста ИИ и аналитики побеждают те компании, которые обеспечивают устойчивую и безопасную инфраструктуру хранения данных. IA становится неотъемлемой частью этой стратегии — основой, на которой строится будущее ИИ.
С развитием искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики данных потребность в надёжных и масштабируемых решениях для хранения данных возросла как никогда ранее. В 2024 году организации по всему миру хранили около 7,2 зеттабайт (ZB) данных, и к 2027 году эта цифра может вырасти до 15,1 ZB. Такой рост подчёркивает необходимость в эффективных системах хранения, способных справляться с возрастающими объёмами информации.
Современные ИИ-системы требуют постоянного доступа к высококачественным данным для обучения и оптимизации. Размеры обучающих датасетов ежегодно утроились с 2010 года: если GPT-2 был обучен на 3 миллиардах слов, то GPT-4 — уже на 9,75 триллиона. Это создало серьёзную задачу — как эффективно и экономично хранить такие объёмы информации. Более того, по мере исчерпания высококачественного человеческого контента, возрастает риск использования ИИ-сгенерированных данных для обучения, что может снизить точность и креативность моделей.
Информационный архив (Information Archive, IA) стал ключевым элементом в инфраструктуре хранения данных. Он представляет собой масштабируемое и экономичное решение, часто базирующееся на ленточной технологии, позволяющее сохранять как структурированные, так и неструктурированные данные в течение десятилетий. Эти данные могут быть временно извлечены для обучения ИИ, а затем возвращены в архив для долгосрочного хранения. Такой подход обеспечивает непрерывное развитие ИИ и даёт организациям возможность максимально использовать свои исторические данные.
В условиях роста киберугроз, когда ежегодные убытки от киберпреступлений могут достигнуть $10,5 трлн к 2025 году, безопасность данных становится приоритетом. Ленточное хранилище предлагает уникальные преимущества: оно потребляет ноль энергии в состоянии хранения, обеспечивает защиту от удалённых атак (например, программ-вымогателей), и отличается высокой долговечностью — до 30 лет сохранности данных без деградации.
Кроме того, современные ленточные технологии обладают высокой ёмкостью и позволяют хранить петабайты информации по значительно более низкой цене, чем облачные решения. Это делает их особенно привлекательными для компаний, стремящихся к устойчивому и экономически эффективному развитию своей ИИ-инфраструктуры.
Переход к ИИ-ориентированной бизнес-модели невозможен без надёжной стратегии хранения данных. Компании, которые рассматривают данные не как проблему, а как стратегический ресурс, получают конкурентные преимущества — от персонализации клиентского опыта до оперативной адаптации к изменениям рынка. Внедрение проверенных временем решений, таких как ленточное хранилище, помогает организациям подготовиться к будущим вызовам и использовать потенциал ИИ на полную мощность.
По мере стремительного развития ИИ и аналитики данных, объёмы информации, которую необходимо хранить, растут экспоненциально. В 2024 году организации по всему миру хранят около 7,2 зеттабайта данных, и ожидается, что к 2027 году этот показатель увеличится до 15,1 зеттабайта. Такие масштабы требуют не только объёмных, но и надёжных решений для хранения данных, способных обеспечить долгосрочную доступность и безопасность информации.
Для эффективной работы ИИ необходима непрерывная подача высококачественных обучающих данных. Однако, с ростом масштабов моделей, таких как GPT-4, обученной на 9,75 триллионах слов, возрастает давление на инфраструктуру хранения: организациям требуется сохранять не только текущие данные, но и исторические, которые могут стать критически важными для будущих разработок. Следовательно, инфраструктура хранения должна быть не просто вместительной, но и стратегически выстроенной, чтобы сохранять данные как актив, способный приносить ценность с течением времени.
Ключевым элементом устойчивой инфраструктуры является информационный архив (IA) — место долгосрочного хранения структурированных и неструктурированных данных. IA позволяет организациям не только выполнять требования по соблюдению нормативных актов, но и использовать накопленные данные для обучения ИИ-моделей. Благодаря этому данные могут циркулировать между высокопроизводительными системами и архивом, обеспечивая непрерывное развитие ИИ и аналитики.
С ростом киберугроз, особенно в условиях прогнозируемых убытков от киберпреступности до $10,5 триллионов ежегодно к 2025 году, безопасность хранения становится первостепенной задачей. В этом контексте всё больше организаций обращают внимание на проверенные временем технологии, такие как ленточное хранение. Этот тип решения отличается не только высокой масштабируемостью и низкой стоимостью, но и энергоэффективностью и устойчивостью к удалённым атакам, благодаря своей оффлайн-природе.
Современные ленточные технологии способны хранить петабайты данных по цене, значительно ниже облачных решений, при этом срок хранения может превышать 30 лет. Это делает ленту идеальным выбором для организаций, стремящихся обеспечить устойчивость своей инфраструктуры данных, не жертвуя при этом экономичностью. Кроме того, ленточное хранение позволяет организациям справляться с возрастающим объёмом обучающих наборов данных, не опасаясь потерь или деградации информации.
Будущее ИИ зависит от способности организаций обращаться с данными как со стратегическим ресурсом. Это требует не только продвинутых инструментов аналитики, но и чётко выстроенной инфраструктуры хранения, которая обеспечивает доступ к нужной информации в нужное время. Организации, которые вовремя инвестируют в интеллектуальные, масштабируемые и надёжные решения хранения данных, смогут не только адаптироваться к вызовам ИИ-революции, но и использовать её как источник устойчивого конкурентного преимущества.
Искусственный интеллект невозможен без устойчивой стратегии управления данными. В условиях стремительного роста объёмов информации и угроз кибербезопасности, только те компании, которые инвестируют в масштабируемые, надёжные и экономичные решения хранения, смогут реализовать весь потенциал ИИ. Переосмыслите свои хранилища уже сейчас — и станьте частью будущего, где ИИ и данные работают на ваш успех. Пора рассматривать данные не как бремя, а как капитал. Инвестируйте в инфраструктуру хранения уже сегодня, чтобы завтра ваш ИИ был конкурентоспособным, точным и устойчивым.
.svg)
