WDがスポンサーとなった世界的な調査によると、データが継続的に蓄積し複合的に成長するにつれ、AIインフラの経済モデルが再構築されていることが明らかになった。IDCの最新調査によると、AIはデータの急速な増加を促進するだけでなく、データの保持期間を延長し、履歴データに対する需要を再活性化している。
AIが駆動するデータ増加
香港で行われたこの研究では、AIがデータストレージ需要の構造的な成長を促進していることが判明した。回答した組織のうち94.7%が、過去12ヶ月間にAIと生成AIの普及により、保存しているデータ量が増加し続けていると答えた。61%の回答組織ではデータ量が25%以上増加しており、今後3年間でデータ量がさらに増加すると予想している。
さらに、85.4%の回答組織が、データレイクの容量が過去1年間に拡大し続けていると述べ、59.4%の回答組織が、AIが生成したデータがデータレイク容量の成長を推進する主な要因であると認識している。
データ保持期間の延長
調査はまた、回答した組織のほぼ95%が、AIを採用した後、データ価値が向上したと述べていることを示した。74.3%の回答組織がデータの保持期間を延長し、75.9%の組織が、より多くの休眠状態のコールドデータを再稼働させて、AIワークロードを支援している。
研究によると、96%の回答組織が、AI推論および検索強化生成アプリケーションをサポートするために、凍結データをより迅速に取得する必要があると予想している。
AIインフラの設計要件
WDの最高経営責任者であるIrving Tan氏は、AIの運用はデータに基づいており、組織が大規模にデータを保存、管理し、アクセスするための需要は引き続き増加すると述べている。このデータ基盤は、AIの将来の発展可能性を左右する上で重要な役割を果たすだろう。
研究によると、AIワークロードはそのライフサイクル全体を通じてデータを生み出し、これらのデータは関連するワークロードが完了した後にも保持され、将来のAIアプリケーションの入力データになる可能性がある。データ量の増加、保持期間の延長、および履歴データの再活性化に伴い、組織はパフォーマンス、容量、アクセシビリティ、およびコスト効率の間でバランスを取る必要がある。
結論
コスト効率の良い方法で大規模にデータを管理できるかどうかは、もはやインフラの二次的な考慮事項ではなく、AIの成否を分ける重要な要素になりつつある。完全なデータライフサイクル設計は、将来のAIインフラにとって重要な考慮事項となるだろう。