La investigación global patrocinada por WD muestra que, a medida que los datos continúan acumulándose y creciendo de manera compuesta, el modelo económico de la infraestructura de IA está siendo reconfigurado. Según la última encuesta de IDC, la IA no solo impulsa un rápido crecimiento en la cantidad de datos, sino que también extiende el tiempo de retención de datos y reactiva la demanda de datos históricos.
Crecimiento de datos impulsado por IA
Este estudio realizado en Hong Kong encontró que la IA está promoviendo un crecimiento estructural en la demanda de almacenamiento de datos. Entre las organizaciones encuestadas, el 94.7% indicó que en los últimos 12 meses, debido a la proliferación de la IA y la IA generativa, la cantidad de datos almacenados ha seguido aumentando. El 61% de las organizaciones encuestadas registró un crecimiento de datos del 25% o más y se espera que la cantidad de datos continúe creciendo en los próximos tres años.
Además, el 85.4% de las organizaciones encuestadas afirmaron que la capacidad de su lago de datos ha seguido expandiéndose en el último año, y el 59.4% de las organizaciones considera que los datos generados por IA son el principal factor que impulsa el crecimiento de la capacidad del lago de datos.
Extensión del tiempo de retención de datos
La encuesta también señaló que cerca del 95% de las organizaciones encuestadas afirmaron que, tras adoptar IA, el valor de sus datos ha mejorado. El 74.3% de las organizaciones extendió el tiempo de retención de datos, y el 75.9% de las organizaciones están volviendo a poner en línea más datos fríos que habían sido archivados para apoyar las cargas de trabajo de IA.
Según la investigación, el 96% de las organizaciones encuestadas prevé que necesitarán acceder más rápidamente a los datos archivados para apoyar la inferencia de IA y mejorar las aplicaciones generativas.
Requisitos de diseño de infraestructura de IA
Irving Tan, CEO de WD, afirmó que el funcionamiento de la IA se basa en datos, y la necesidad de las organizaciones de almacenar, gestionar y acceder a grandes volúmenes de datos seguirá creciendo. Esta base de datos jugará un papel clave en determinar el potencial de desarrollo futuro de la IA.
La investigación señala que las cargas de trabajo de IA generarán datos a lo largo de todo su ciclo de vida, y estos datos seguirán existiendo una vez que las cargas de trabajo relevantes se hayan completado, pudiendo convertirse en datos de entrada para futuras aplicaciones de IA. A medida que la cantidad de datos crece, el tiempo de retención se extiende y se reactiva la historia de datos, las organizaciones necesitarán equilibrar el rendimiento, la capacidad, la accesibilidad y la rentabilidad.
Conclusión
La capacidad de gestionar datos a gran escala de manera rentable ya no es una consideración secundaria de la infraestructura, sino que se está convirtiendo gradualmente en un factor clave que determina el éxito o fracaso de la IA. Un diseño completo del ciclo de vida de los datos será una consideración importante para la infraestructura de IA en el futuro.