Un estudio global patrocinado por WD muestra que, a medida que los datos continúan acumulándose y creciendo de manera compuesta, el modelo económico de la infraestructura de IA está siendo redefinido. Según la última encuesta de IDC, la IA no solo está impulsando un rápido crecimiento en la cantidad de datos, sino que también está extendiendo el tiempo de retención de los datos y reactivando la demanda de datos históricos.
Crecimiento de datos impulsado por la IA
Este estudio, realizado en Hong Kong, encontró que la IA está promoviendo un crecimiento estructural en la demanda de almacenamiento de datos. El 94.7% de las organizaciones encuestadas indicaron que, en los últimos 12 meses, la cantidad de datos almacenados ha seguido aumentando debido a la adopción generalizada de la IA y la IA generativa. El 61% de las organizaciones encuestadas registraron un crecimiento de datos del 25% o más, y se espera que la cantidad de datos continúe creciendo en los próximos tres años.
Además, el 85.4% de las organizaciones encuestadas afirmaron que la capacidad de sus lagos de datos ha seguido expandiéndose en el último año, y el 59.4% de las organizaciones consideran que los datos generados por la IA son el principal factor que impulsa el crecimiento de la capacidad de los lagos de datos.
Extensión del tiempo de retención de datos
La encuesta también señala que casi el 95% de las organizaciones encuestadas afirmaron que el valor de sus datos ha aumentado después de adoptar la IA. El 74.3% de las organizaciones encuestadas han extendido el tiempo de retención de los datos, y el 75.9% de las organizaciones están volviendo a poner en línea más datos fríos archivados para apoyar las cargas de trabajo de la IA.
Según el estudio, el 96% de las organizaciones encuestadas anticipan la necesidad de recuperar datos archivados más rápidamente para apoyar la inferencia de la IA y las aplicaciones de generación aumentada de recuperación.
Requerimientos de diseño de la infraestructura de IA
Irving Tan, CEO de WD, señaló que la operación de la IA se basa en datos, y la demanda de almacenamiento, gestión y acceso a datos a gran escala continuará creciendo. Esta base de datos desempeñará un papel clave en la determinación del potencial futuro del desarrollo de la IA.
El estudio indica que las cargas de trabajo de la IA generan datos a lo largo de todo su ciclo de vida, y estos datos continúan reteniéndose incluso después de que se completan las cargas de trabajo relacionadas, y pueden servir como datos de entrada para futuras aplicaciones de la IA. A medida que aumenta la cantidad de datos, se extiende el tiempo de retención y se reactivan los datos históricos, las organizaciones necesitan equilibrar el rendimiento, la capacidad, la accesibilidad y la rentabilidad.
Conclusión
La capacidad de gestionar datos a gran escala de manera rentable ya no es una consideración secundaria de la infraestructura, sino que se está convirtiendo en un factor clave para determinar el éxito o fracaso de la IA. El diseño completo del ciclo de vida de los datos será una consideración importante para la infraestructura de IA en el futuro.