งานวิจัยทั่วโลกของ IDC ที่ได้รับการสนับสนุนโดย WD เสนอภาพอีกด้านของการลงทุน AI นอกจากพลังประมวลผล นั่นคือข้อมูลที่ถูกสร้าง เก็บรักษา และนำกลับมาใช้ซ้ำต่อเนื่อง จนต้นทุนและความพร้อมของระบบจัดเก็บกลายเป็นโจทย์สำคัญของโครงสร้างพื้นฐาน
AI ทำให้วงจรข้อมูลขยายตัวต่อเนื่อง
รายงาน Built for Scale: The Enduring Role of HDDs in the AI Era ระบุว่า 94.7% ขององค์กรที่เข้าร่วมการสำรวจมีการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้นในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา จากการใช้ AI และ Generative AI ขณะที่ 61% มีข้อมูลเพิ่มขึ้น 25% หรือมากกว่า
ในช่วง 3 ปีข้างหน้า 74% คาดว่าปริมาณข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างน้อย 25% และ 85.4% ระบุว่าข้อมูลใน Data Lake เพิ่มขึ้นแล้ว โดย 59.4% มองว่าข้อมูลจาก AI เช่น Synthetic Data, Inference Outputs และ Model Logs เป็นแรงผลักสำคัญ
ข้อมูลเก่ากลับมามีบทบาทกับงาน AI
เกือบ 95% ขององค์กรระบุว่ามูลค่าข้อมูลเพิ่มขึ้นจาก AI และ Generative AI ขณะที่ 74.3% เก็บข้อมูลไว้นานขึ้น ส่วน 75.9% นำ Cold-tier Data ที่เคยถูกเรียกใช้น้อยกลับมาออนไลน์ในปริมาณมากขึ้นเพื่อรองรับงาน AI
อีกตัวเลขที่สะท้อนความต้องการคือ 96% คาดว่าต้องเรียกคืนข้อมูลจากระบบจัดเก็บถาวรได้เร็วขึ้น เพื่อรองรับ AI Inference และ Retrieval-Augmented Generation หรือ RAG
Storage ต้องออกแบบให้ครอบคลุมทั้งวงจรข้อมูล
องค์กร 74.6% ระบุว่าข้อมูลอยู่กระจายตั้งแต่ระดับ Warm, Cool และ Cold ตามความถี่ในการเข้าถึง และมากกว่า 60% ของข้อมูลใน Data Lake เป็นข้อมูลระดับ Cold หรือข้อมูลที่ไม่ค่อยถูกเรียกใช้ จึงไม่ใช่โจทย์ที่แก้ด้วยพื้นที่เก็บข้อมูลชั้นเดียว
ด้านต้นทุน 98.2% ให้ความสำคัญกับต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของต่อเทราไบต์ Irving Tan ซีอีโอของ WD ระบุว่า AI ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และความสามารถในการจัดเก็บ บริหารจัดการ และเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากจะมีผลต่อการพัฒนา AI ในระยะต่อไป
ติดตามข้อมูลข่าวสารน่าสนใจได้ทาง www.zanzab.com และช่องทางโซเชียล
Facebook , YouTube , Instagram และ Tiktok
