Selain itu, komputasi awan mahal, terutama untuk pelatihan skala besar dan jangka panjang. Dengan memperoleh dan memelihara infrastruktur mereka sendiri, perusahaan dapat mengendalikan biaya jangka panjang secara lebih efektif. Menyebarkan perangkat keras khusus di tempat dapat menghindari masalah yang terkait dengan berbagi sumber daya awan dan latensi jaringan. Perusahaan juga dapat menyesuaikan lingkungan perangkat lunak sesuai dengan kebutuhan mereka sendiri untuk memastikan kinerja dan stabilitas yang tinggi.
Peran Manajemen dan Penyimpanan Data dalam Pengembangan AI
Menurut perkiraan IDC, AI akan menghasilkan 394ZB data pada tahun 2028, yang menyiratkan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 24% dari tahun 2023 hingga 2028. Perkiraan ini menunjukkan meningkatnya permintaan akan solusi penyimpanan AI yang efisien dan dapat diskalakan.
Dengan pesatnya perkembangan teknologi AI, pembuatan dan konsumsi data juga meningkat secara dramatis. Pertumbuhan data yang eksplosif mendorong kemajuan signifikan dalam AI. Semakin banyak data yang dibuat, semakin baik hasil AI, yang mengarah pada lebih banyak data yang disimpan dalam model AI. Saat ini, sebagian besar AI digunakan untuk menghasilkan teks, video, gambar, dan banyak konten menarik lainnya. Semua ini berarti bahwa penyimpanan akan menjadi semakin penting dalam pertumbuhan dan evolusi AI di masa mendatang.
Meskipun AI mengubah kehidupan dan menginspirasi aplikasi baru, intinya tetap pada pemanfaatan dan pembuatan data. Saat memproses dan menganalisis data yang ada, sistem AI membuat data baru yang sering disimpan karena nilai praktisnya. Pada saat yang sama, data ini membuat basis data yang ada dan sumber data tambahan lebih berharga untuk konteks dan pelatihan model, sehingga menciptakan siklus yang saling memperkuat. Peningkatan pembuatan data mendorong perluasan penyimpanan data, yang pada gilirannya mendorong lebih banyak pembuatan data.
Tampilkan Semua
Komentar