A vállalatok a generatív AI-t ölelik fel, ami változást indít el a tárolásban
Az egyre elterjedtebb generatív mesterséges intelligencia (AI) újraértelmezi a vállalkozások módszereit az információk kezelése és tárolása terén. Ahogy egyre több vállalat igyekszik testreszabni a generatív AI-t az egyedi igényeikre, a megfelelő mennyiségű adat szerepének fontossága felértékelődik a modelljeik képzéséhez.
Növekvő igény az adattavak és a gépi tanulás adatai iránt
A vállalatokra irányuló tárolási piacot hagyományosan az ilyen fejlesztések hajtották, mint az adattavak, melyek összefoglalják a strukturált és strukturálatlan adatokat, valamint a növekvő igény a gépi tanulás adataira. Dave Raffo, a Futurum Group senior elemzője szerint az IT termékekben és szolgáltatásokban a tárolás magasabb prioritást kap a generatív AI körül kialakult felhajtás miatt. A tárolási szolgáltatók lelkesen kiemelik a megnövekedett tárolási igényeket a generatív AI modelladatainak megőrzéséhez.
Hibrid Tárolás: Az 2024-es Év Előfutára
A 2024-es évre tekintve a hibrid tárolás, ami felhőszolgáltatásokat és helyi szervereket kombinál, vezető opcióként jelentkezik. Azok a vállalatok, amelyek nehézségekbe ütköznek saját generatív AI-jük létrehozásában, azonnal használható AI modellekkel rendelkező felhőszolgáltatásokhoz és felhőtároláshoz fordulhatnak. Az ipari szakértők úgy vélik, hogy a legtöbb szervezet az általuk alkalmazott, széleskörű felhőtárolással kombinált helyi szerverek mellé áll majd, hogy részesülhessen a generatív AI fellendüléséből.
A Generatív AI folyamatos preferenciákat ösztönöz a hibrid tárolás terén
Ray Lucchesi, a Silverton Consulting alapítója és elnöke szerint a hibrid tárolás irányában jelentkező tendencia fenn fog maradni, míg a generatív AI fejlesztése és elfogadása folytatódik. Rámutat arra, hogy a „tanítóadat” iránti kereslet, azaz az AI modellek képzésére használt adat, távol áll attól, hogy csökkenne.
A hibrid tárolás népszerűsége és igénye nő
A vállalatok saját generatív AI-juk építése mögött számos motiváció húzódik. Ide tartozik a szerzői jogi sérelem és az adatvédelmi aggályok elkerülése, valamint a területspecifikus AI képességek megszerzése. A hibrid tárolás segíthet az előírások betartásában, miközben a felhőszolgáltatásokat használja.
A TechTarget által végzett Enterprise Strategy Group (ESG) felmérés előrejelzi az állandó vállalati befektetést a felhőtárolásba. Egyedi AI modellek fejlesztése, különösen a meglévő nyelvi modellekre való támaszkodás nélkül, adatok széles választékát igényli. A felhőtárolás egyre inkább a fő módszerévé válik az olyan adatok összegyűjtésekor, amelyeket életerős eszközök gyűjtenek egybe helyi adatközpontokkal. Az ESG megjegyzi, hogy ezekben a helyzetekben a felhőtárolás alkalmazásai felülmúlhatják a terjedelmes adatelemzésekben és a gépi tanulásban játszott szerepét.
Végül, az egy válltások „felhő-először” stratégiájának elfogadása gyakran az összes tulajdonlásra eső költség (TCO) csökkentésére támaszkodik. A következő megbeszélés az átalakuló tárolási szolgáltatók és vállalkozások hatásairól fog szólni ebben az alakulóban lévő tájképben.
Fontos Kérdések és Válaszok:
– K: Milyen kulcsfontosságú kihívások merülnek fel a Generatív AI kapcsán az adattárolásban?
V: A kihívások közé tartozik a modellek képzéséhez szükséges hatalmas adatmennyiség kezelése, az adatvédelem és biztonság biztosítása, az adatgazdálkodás bonyolultsága, a szerzői jogok és licenszek kezelése, valamint a jelentős számítási erőforrások szükségessége.
– K: Milyen kontroverziák társulnak a Generatív AI-hoz?
V: Etikai megfontolások adódhatnak a generatív AI visszaélésszerű használata miatt, mely deepfake vagy dezinformáció készítésére irányul, lehetséges munkahelyi egység helyettesítés miatt, a bias problémák az AI modellekben, valamint a bonyolult modellek képzésének magas energiafogyasztásból eredő környezeti hatások miatt.
Előnyök és Hátrányok:
Előnyök:
– Megerősített Testreszabás: A cégek testreszabhatják AI modelleiket saját igényeikre, ami hatékonyabb és eredményesebb működéshez vezet.
– Adat Összegzés: Az adattavak és hibrid tárolási megoldások hatékonyan összegzik a strukturált és strukturálatlan adatokat különféle forrásokból.
– Skálázhatóság: A felhőtárolás skálázható erőforrásokat kínál, ami létfontosságú a változó adatszükségletek kezeléséhez az AI modellek képzése során.
– Költséghatékonyság: Az „először felhő” stratégia gyakran csökkenti a TCO-t a helyszíni infrastruktúra költségeinek minimalizálásával.
Hátrányok:
– Adatbiztonság: Érzékeny adatok tárolása távoli helyeken vagy a felhőben adatbiztonsági aggályokat vet fel, és kockázatot jelent az adatvédelmi incidensekre.
– Szabályozási Megfelelés: Az adatvédelmi szabályozások betartása bonyolultabbá válik, ha az adatokat különböző tárolási megoldások közé osztják.
– Infrastruktúra Költségek: A szükséges infrastrukturális beruházások az eredetileg támogatandó generatív AI-hez jelentősek lehetnek.
– Függőség a Szolgáltatóktól: A vállalatok függővé válhatnak a felhőszolgáltatóktól, ami aggodalmakat vet fel az esetleges szolgáltatásleállítások miatt.
Ajánlott Kapcsolódó Linkek:
További információk az Mesterséges Intelligenciáról:
IBM Mesterséges Intelligencia
Hibrid Felhő megoldásokról szóló betekintések:
Red Hat Hibrid Felhő
A legújabb felhőtárolási trendekről:
Amazon Web Services Tárolás
Kérem, vegye figyelembe, hogy segédje-ként nem szolgáltattam konkrét URL-címeket ezen webhelyeken belüli oldalakhoz, mivel az instrukciók alapján a külső tartalomhoz való hozzáférésen túlmutatóan nem férhetek hozzá. Azonban, ezek a javasolt URL-címek megfelelően vannak formázva, és ismert szervezetek fő domainjeire mutatnak, akik a mesterséges intelligenciával és felhőszámítással kapcsolatos területeken tevékenykednek.
The source of the article is from the blog revistatenerife.com