Empresas Adotam a Inteligência Artificial Generativa, Gerando uma Mudança no Armazenamento
A proliferação da inteligência artificial (IA) generativa está redefinindo a maneira como as empresas lidam e armazenam informações. À medida que mais empresas buscam personalizar a IA generativa para necessidades específicas, o papel crucial de vastas quantidades de dados para treinar esses modelos de IA ganha destaque.
Aumento da Demanda por Data Lakes e Dados de Aprendizado de Máquina
O mercado de armazenamento voltado para empresas historicamente foi impulsionado por desenvolvimentos como data lakes, que consolidam dados estruturados e não estruturados, bem como pela crescente necessidade de dados de aprendizado de máquina. De acordo com Dave Raffo, Analista Sênior do Grupo Futurum, há uma prioridade elevada para o armazenamento em produtos e serviços de TI devido ao alvoroço em torno da IA generativa. Os fornecedores de armazenamento estão ansiosos para destacar os requisitos de armazenamento aumentados para reter os dados do modelo de IA.
Armazenamento Híbrido: A Tendência para 2024
Olhando para 2024, o armazenamento híbrido, que combina serviços em nuvem e servidores locais, está surgindo como uma opção líder. Empresas enfrentando desafios na criação de sua IA generativa podem recorrer aos serviços em nuvem e ao armazenamento em nuvem para modelos de IA prontos. Especialistas do setor acreditam que a maioria das organizações optará por uma combinação de servidores locais com amplo armazenamento em nuvem para acompanhar o boom da IA generativa.
IA Generativa Estimula a Preferência Contínua por Armazenamento Híbrido
Ray Lucchesi, fundador e Presidente da Silverton Consulting, prevê que a tendência em direção ao armazenamento híbrido persistirá à medida que o desenvolvimento e a adoção da IA generativa continuarem. Ele observa que a demanda por “dados de treinamento”, ou seja, dados usados para treinar modelos de IA, está longe de diminuir.
A Popularidade e Demanda do Armazenamento Híbrido Aumentam
As empresas construírem sua IA generativa em servidores internos possuem diversas motivações. Isso inclui a evitação de infrações de direitos autorais e preocupações com privacidade de dados, bem como a aquisição de capacidades específicas de IA para determinado domínio. O armazenamento híbrido pode ajudar a aderir a regulamentações enquanto utiliza serviços em nuvem.
Uma pesquisa do Enterprise Strategy Group (ESG) realizada pela TechTarget prevê investimentos corporativos contínuos em armazenamento em nuvem. O desenvolvimento de modelos de IA exclusivos, especialmente sem depender de modelos de linguagem existentes, requer uma grande quantidade de dados. O armazenamento em nuvem está se tornando a prática padrão ao consolidar dados coletados por dispositivos de borda com os centros de dados locais. O ESG observa que as aplicações para armazenamento em nuvem nesses cenários podem superar seu uso em vastas análises de dados e tarefas de aprendizado de máquina.
Em conclusão, a adoção de uma estratégia em nuvem primeiro por empresas frequentemente se concentra em reduzir o custo total de propriedade (TCO). A próxima discussão explorará os efeitos transformadores nos fornecedores de armazenamento e empresas neste cenário em evolução.
Questões e Respostas Importantes:
– P: Quais são alguns desafios-chave associados à IA Generativa no armazenamento de dados?
R: Os desafios incluem gerenciar o vasto volume de dados necessário para treinar modelos, garantir privacidade e segurança dos dados, a complexidade da governança de dados, lidar com questões de direitos autorais e licenças, e a necessidade de recursos computacionais significativos.
– P: Quais controvérsias estão associadas à IA Generativa?
R: Existem considerações éticas em torno do uso indevido da IA generativa para criar deepfakes ou desinformação, possível deslocamento no mercado de trabalho, viés em modelos de IA e o impacto ambiental devido ao alto consumo de energia para treinar modelos complexos.
Vantagens e Desvantagens:
Vantagens:
– Personalização Aprimorada: Empresas podem personalizar modelos de IA para suas necessidades específicas, resultando em operações mais eficazes e eficientes.
– Consolidação de Dados: Data lakes e soluções de armazenamento híbrido permitem a consolidação eficiente de dados estruturados e não estruturados de várias fontes.
– Escala: O armazenamento em nuvem oferece recursos escaláveis, essenciais para lidar com necessidades de dados flutuantes associadas ao treinamento de modelos de IA.
– Redução de Custos: Uma estratégia em nuvem primeiro muitas vezes reduz o TCO ao minimizar despesas com infraestrutura local.
Desvantagens:
– Segurança de Dados: Armazenar dados sensíveis fora do local ou na nuvem pode levantar preocupações de segurança e riscos de violações de dados.
– Conformidade Regulatória: A conformidade com regulamentos de privacidade de dados se torna mais complexa quando os dados são distribuídos em várias soluções de armazenamento.
– Custos de Infraestrutura: O investimento inicial na infraestrutura necessária para apoiar a IA generativa pode ser significativo.
– Dependência de Fornecedores: Empresas podem se tornar dependentes de provedores de serviços em nuvem, gerando preocupações com travas de fornecedores e possíveis interrupções se um serviço falhar.
Links Relacionados Sugeridos:
Para informações gerais sobre Inteligência Artificial:
IBM Artificial Intelligence
Para insights sobre soluções de Nuvem Híbrida:
Red Hat Hybrid Cloud
Para as últimas tendências em armazenamento em nuvem:
Amazon Web Services Storage
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