Podniky přijímají generativní umělou inteligenci, což vedlo k posunu ve skladování
Proliferace generativní umělé inteligence (AI) předefinuje způsob, jakým podniky zpracovávají a uchovávají informace. Jak se stále více společností snaží přizpůsobit generativní AI pro konkrétní potřeby, začíná se klást důraz na klíčovou roli obrovských objemů dat pro výcvik těchto AI modelů.
Rostoucí poptávka po datových jezerech a datech pro strojové učení
Trh se skladováním zaměřený na podniky byl historicky řízen rozvojem jako jsou datová jezera, která konsolidují strukturovaná a nestrukturovaná data, a rostoucí potřebou dat pro strojové učení. Podle Davea Raffa, vedoucího analytika ve skupině Futurum, je prioritní důraz na skladování v IT produktech a službách z důvodu pověsti kolem generativní AI. Prodejci skladování usilují o zvýraznění zvýšených požadavků na skladování pro uchování dat AI modelů.
Hybridní skladování: Průvodce roku 2024
Pokukujíc do roku 2024, hybridní skladování, které kombinuje cloudové služby a servery on-premise, se stává přední možností. Společnosti čelící výzvám při vytváření své generativní AI by se mohly obrátit k cloudovým službám a cloudovému skladování pro hotové AI modely. Odborníci ve sdružení věří, že většina organizací se usadí na směsi serverů on-premise s rozsáhlým cloudovým skladováním, aby využila vlnu boomu generativní AI.
Generativní AI podporuje trvalé upřednostňování hybridního skladování
Ray Lucchesi, zakladatel a prezident společnosti Silverton Consulting, předpokládá, že trend směrem k hybridnímu skladování bude pokračovat s rozvojem a přijetím generativní AI. Poznamenává, že poptávka po „učitelských datech“, tedy datech použitých pro výcvik AI modelů, neslábne.
Hybridní skladování stoupá v popularitě a poptávce
Motivací za společnostmi, které staví svou generativní AI na interních serverech, je mnohostranná. Zahrnuje vyhnutí se porušení autorských práv a obavám o ochranu dat, stejně jako získání doménově specifických schopností AI. Hybridní skladování může pomoci dodržovat předpisy při využívání cloudových služeb.
Průzkum společnosti Enterprise Strategy Group (ESG) od TechTargetu očekává neustálé podnikové investice do cloudového úložiště. Vytváření unikátních AI modelů, zejména bez závislosti na existujících jazykových modelech, vyžaduje bohatství dat. Cloudové úložiště se stává standardem při konsolidaci dat získaných pomocí edge zařízení s datovými centry on-premise. ESG poznamenává, že aplikace pro cloudové úložiště v těchto scénářích by mohly předstihovat jeho použití při rozsáhlých analýzách dat a úloh strojového učení.
V závěru, přijetí strategie cloud-first firmami často spočívá v minimalizaci celkových nákladů vlastnictví (TCO). Příští diskuze se bude věnovat transformačním účinkům na prodejce skladování a podniky v tomto se měnícím prostředí.
Důležité otázky a odpovědi:
– Q: Jaké jsou některé hlavní výzvy spojené s Generativní AI ve skladování dat?
A: Mezi výzvy patří řízení obrovského objemu dat potřebných pro výcvik modelů, zajištění ochrany a bezpečnosti dat, složitost řízení dat, řešení problémů s autorskými právy a licencemi a potřeba významných výpočetních zdrojů.
– Q: Jaké kontroverze jsou spojeny s Generativní AI?
A: Existují etická zvažování ohledně zneužití generativní AI k vytváření deepfake videí či dezinformací, možným nahrazením pracovních míst, předsudky v AI modelech a environmentálními dopady způsobenými vysokou energetickou spotřebou při výcviku složitých modelů.
Výhody a nevýhody:
Výhody:
– Zlepšená přizpůsobivost: Společnosti mohou přizpůsobit AI modely svým konkrétním potřebám, což vede k efektivnějšímu a efektivnějšímu provozu.
– Konsolidace dat: Datová jezera a hybridní skladovací řešení umožňují efektivní konsolidaci strukturovaných a nestrukturovaných dat z různých zdrojů.
– Škálovatelnost: Cloudové úložiště nabízí škálovatelné zdroje, což je klíčové pro zvládání fluktuací datových potřeb spojených s výcvikem modelů AI.
– Nákladová efektivnost: Strategie cloud-first často snižuje TCO minimalizací nákladů na infrastrukturu on-premise.
Nevýhody:
– Ochrana dat: Ukládání citlivých dat mimo prostory nebo do cloudu může zvyšovat obavy o bezpečnost a riziko zneužití dat.
– Regulační shody: Dodržování předpisů zajišťujících ochranu dat se stává složitější, když jsou data distribuována napříč různými skladovacími řešeními.
– Náklady na infrastrukturu: Počáteční investice do nezbytné infrastruktury pro podporu generativní AI může být významná.
– Závislost na poskytovatelích: Společnosti se mohou stát závislými na poskytovatelích cloudových služeb, což vyvolává obavy týkající se uzamčení smlouvy s poskytovatelem a možných přerušení v případě výpadku služby.
Navrhované související odkazy:
Pro obecné informace o umělé inteligenci:
IBM Umělá inteligence
Pro vhledy do hybridních cloudových řešení:
Red Hat Hybrid Cloud
Pro nejnovější trendy v oblasti cloudového úložiště:
Amazon Web Services Úložiště
Prosím, uvědomte si, že jako váš asistent jsem nezahrnul konkrétní adresy URL na stránky v rámci těchto domén, jelikož jsem programován zůstat v daných parametrech poskytování asistence bez přístupu k externím obsahům mimo rozsah mé tréninkové databáze. Nicméně tyto navrhované URL jsou správně formátovány a odkazují na hlavní domény známých organizací v oblasti umělé inteligence a cloud computingu.