Mengapa Pertumbuhan Pengiraan AI Mendorong Permintaan Storan? Daripada Latihan dan Inferens kepada Pengarkiban Data Sejuk

Pertumbuhan pengiraan AI mendorong permintaan storan kerana lebih banyak GPU tidak beroperasi secara berasingan. Anda boleh membayangkan sistem AI sebagai saluran paip data yang berkembang: sebelum latihan, data perlu dikumpul dan dibersihkan; semasa latihan, sampel perlu dibaca pada kelajuan tinggi dan titik semak perlu disimpan; semasa inferens, model perlu dimuatkan, pengetahuan perlu diperoleh semula, dan cache serta log perlu disimpan; dalam jangka panjang, model lama dan data sejarah perlu diarkibkan. Oleh itu, permintaan storan bukan sahaja berkaitan dengan kapasiti yang lebih besar. Ia juga melibatkan daya pemprosesan (throughput), IOPS, kependaman rendah, ketahanan, dan penjajakan kos.

Poin Utama

• Pengiraan AI yang lebih kuat biasanya bermakna lebih banyak data mentah dan data yang dijana untuk diproses.
• Latihan sangat bergantung pada storan melalui tinggi, jika tidak GPU mungkin menunggu data.
• Inferens berskala meningkatkan permintaan terhadap pemberat model, vektor, cache, dan log.
• Pengarkiban data sejuk menjadikan projek AI jangka pendek kepada permintaan kapasiti jangka panjang.
• SSD dan HDD biasanya merupakan lapisan storan yang saling melengkapi, bukan pengganti mudah.

Bagaimana Pertumbuhan Pengiraan AI Menjelma Menjadi Permintaan Storan

Sebab utama pertumbuhan pengkomputeran AI mendorong permintaan storan bukan sekadar "lebih banyak GPU memerlukan lebih banyak drive." Lebih banyak nod pengkomputeran perlu membaca data secara berterusan, menulis hasil perantaraan, menyimpan keadaan model, dan berkhidmat kepada pengguna dalam jangka masa panjang semasa inferens. Menurut penjelasan IBM tentang storan AI, storan AI menguruskan data yang diperlukan untuk melatih dan menjalankan infrastruktur AI, termasuk tasik data, storan awan, dan pangkalan data. Apa yang sebenarnya perlu anda pantau ialah bagaimana data bergerak merentasi latihan, inferens, dan pengarkiban.

Aplikasi tradisional sering didorong oleh permintaan pengguna, dan puncak akses datanya agak mudah diramal. Beban kerja AI pula lebih menyerupai satu gelung. Data mentah dikumpul, dibersihkan, dilabel, dibahagikan, ditukar ke format yang sesuai, dan kemudian digunakan untuk latihan atau penalaan halus. Selepas latihan, berat model, titik semak, dan keputusan penilaian disimpan. Selepas penggunaan, input pengguna, output yang dijana, log alat, dan data maklum balas mengalir semula ke dalam sistem data, membekalkan bahan untuk pengoptimuman atau latihan semula pada masa hadapan.

Inilah sebabnya storan AI tidak boleh diukur hanya berdasarkan kapasiti. Kapasiti menentukan berapa banyak data yang boleh anda simpan, tetapi latihan dan inferens juga memerlukan throughput yang tinggi, latensi yang rendah, dan konkurensi yang tinggi. Perbincangan NVIDIA mengenai penskalaan storan untuk latihan dan inferens AI menganggap latihan model, aplikasi inferens, penyimpanan data, dan pengkomputeran dipercepatkan sebagai empat komponen umum penyelesaian AI. Ini menunjukkan bahawa storan bukanlah sesuatu yang dipikirkan kemudian di sebalik GPU. Ia sebahagian daripada t.infrastruktur AI.

Anda dapat memahami hubungan antara pengiraan AI dan storan melalui tiga laluan penghantaran:

• Lebih banyak GPU meningkatkan tekanan bacaan data latihan selari.
• Model yang lebih besar meningkatkan saiz fail pemberat dan titik semak.
• Lebih banyak permintaan inferens mewujudkan pertumbuhan berterusan dalam cache, indeks vektor, dan log.

Beban kerja AI juga menjadikan metrik storan lebih kompleks. Sebagai contoh, set latihan video dan imej memerlukan lebih banyak kapasiti. Sistem cadangan dan pengambilan multimedial meletakkan lebih banyak tekanan pada akses fail kecil dan rawak. Latihan model besar lebih sensitif terhadap penulisan checkpoint dan kelajuan pemulihan. Aplikasi RAG memasukkan pangkalan data vektor dan storan objek secara langsung ke dalam laluan inferens. Organisasi NVMe juga menyatakan bahawa beban kerja AI termasuk pengambilan data, prapemprosesan, latihan, checkpointing, dan pengarkiban. Nilai teknologi NVMe-oF terletak pada pengurangan bottleneck data melalui throughput tinggi dan latensi rendah.

Ringkasan: Pertumbuhan pengiraan AI bertukar menjadi permintaan storan kerana pengiraan perlu "dibekalkan" dengan data. Lebih banyak GPU bermaksud lebih banyak bacaan selari, penulisan pertengahan yang lebih kerap, fail model yang lebih besar, dan perkhidmatan inferens yang lebih kompleks. Anda tidak sepatutnya menilai storan AI hanya berdasarkan terabait kapasiti. Throughput, IOPS, latens, ketahanan penulisan, dan keupayaan penjenamaan semula data semuanya penting. Perubahan sebenar ialah AI mendorong storan daripada sumber bahagian belakang ke garis hadapan saluran paip pengiraan. Jika data tidak dapat mencapai GPU dengan cepat, pengiraan tambahan mungkin tidak dapat digunakan sepenuhnya. Jika model, log, dan arkib tidak dirancang dengan betul, projek AI jangka pendek boleh menjadi tekanan kos jangka panjang.

Mengapa Latihan Pertama Mendorong Storan Berprestasi Tinggi

Latihan ialah peringkat pertama yang mendorong permintaan terhadap storan berprestasi tinggi kerana banyak GPU membaca sampel latihan pada masa yang sama dan menulis titik semak model secara berkala. Anda boleh membayangkan kluster GPU sebagai sekumpulan enjin berkelajuan tinggi, manakala sistem storan ialah talian bekalan bahan api. Jika pemuatan data tidak dapat mengikuti rentak, pemecut yang mahal akan menunggu input, kitaran latihan menjadi lebih lama, dan kos pengiraan seunit meningkat. Itulah sebabnya permintaan latihan terlebih dahulu meningkatkan keperluan untuk storan perusahaan dengan throughput tinggi, kependaman rendah, dan akses konkurensi tinggi.

Data latihan tidak dibaca sekali sahaja. Latihan model besar sering memerlukan berbilang lelaran ke atas set data, dan imej, video, audio, serta data sensor memerlukan ruang jauh lebih banyak berbanding teks biasa. Augmentasi data, penukaran format, pemisahan sampel, dan pembinaan indeks juga menjana fail perantaraan. Amalan pemuatan data pembelajaran mesin AWS menekankan bahawa penselarasan, pra-pengambilan, dan pemcachean dapat mengurangkan kesesakan I/O dan membantu mengekalkan kadar penggunaan GPU yang lebih tinggi. Ini menunjukkan bahawa prestasi latihan bergantung bukan sahaja pada cip, malah juga pada sama ada data dapat tiba tepat pada masanya.

Permintaan utama yang lain datang daripada checkpoint. Latihan model berskala besar memerlukan penyimpanan parameter model, keadaan pengoptimum, dan kemajuan latihan secara berkala supaya kerja boleh dipulihkan selepas gangguan dan tidak perlu dimulakan semula dari awal. Penjelasan NVIDIA mengenai checkpointing menyatakan bahawa checkpoint segerak menghentikan latihan sehingga data ditulis ke storan, jadi kadar keluaran tulisan yang tinggi diperlukan untuk mengurangkan jeda. Semakin besar model, semakin lama tempoh latihan, dan semakin mahal kluster GPU, semakin penting penulisan dan pemulihan checkpoint menjadi.

Apabila menilai permintaan storan latihan, anda boleh memberi tumpuan kepada isyarat-isyarat berikut:

• Sama ada skala kluster GPU sedang berkembang.
• Sama ada parameter model dan checkpoint semakin besar.
• Sama ada data multimodal sedang menjadi bahagian kerja yang lebih tinggi.
• Sama ada kerja latihan memerlukan penalaan halus (fine-tuning) dan pelarian semula yang kerap.
• Sama ada pemuatan data menjejaskan penggunaan GPU.
• Sama ada replikasi merentas wilayah dan pemulihan bencana diperlukan.

Latihan storan bukan satu lapisan tunggal. Data latihan aktif mungkin terletak pada SSD NVMe, sistem fail selari, atau lapisan cache berkelajuan tinggi. Data mentah dan data yang diproses mungkin terletak dalam storan objek. Checkpoint lama dan data sejarah akhirnya berpindah ke storan sejuk. Seni bina checkpoint AWS untuk latihan pembelajaran mesin berskala besar juga menyatakan bahawa operasi checkpoint untuk latihan LLM boleh menjadi beban kerja skala petabait, yang memerlukan keseimbangan antara prestasi, kebolehskalaan, dan kos.

Ringkasan: Latihan ialah tempat permintaan storan AI paling ketara tertumpu. Sebabnya adalah langsung: semakin banyak GPU, semakin sengakan bacaan data selari; semakin besar model, semakin berat penulisan checkpoint; semakin lama sesi latihan, semakin bernilai pemulihan dan toleransi kerosakan. Anda tidak patut hanya melihat saiz asal set data latihan. Salinan data, fail prapemprosesan, indeks, cache, checkpoint, dan berbilang versi model semuanya perlu disertakan. SSD berprestasi tinggi, sistem fail selari, rangkaian berkelajuan tinggi, dan storan objek sering perlu bekerjasama. Jika sistem storan tidak dapat mengekori, perusahaan mungkin membeli lebih banyak GPU tetapi tetap gagal menukar kuasa pengiraan kepada kecekapan latihan yang berkesan.

Mengapa Inferens Berskala Mewujudkan Pertumbuhan Storan yang Berterusan

Inferens bukanlah peringkat dengan keperluan storan rendah selepas latihan selesai. Sebaliknya, apabila aplikasi AI memasuki fasa pengeluaran, permintaan storan berkembang daripada data latihan sekali sahaja kepada berat model yang berjalan berterusan, pangkalan data vektor, cache konteks, log pengguna, dan kandungan yang dijana. Anda boleh anggap latihan sebagai "mengeluarkan model," manakala inferens pula "mengendalikan model dalam jangka masa panjang." Selagi bilangan pengguna, jumlah permintaan, panjang konteks, dan output multimodal terus meningkat, permintaan storan di sisi inferens cenderung terus berkembang.

Pemacu pertama ialah pengurusan pemberat model dan versi. Selepas sesuatu model dilancarkan, sesebuah perusahaan biasanya tidak menyimpan hanya satu fail sahaja. Ia mungkin mengekalkan model asas, model penalaan halus, versi kanari, versi tarik balik, dan replika pelaksanaan merentas rantau. Apabila perkhidmatan inferens berskala keluar, tika baharu perlu memuatkan pemberat model dengan cepat. Apabila perkhidmatan mengalami kegagalan, pasukan juga perlu menarik balik dengan pantas ke versi yang stabil. Ini meningkatkan permintaan terhadap repositori model, storan panas, dan pengurusan versi.

Pemacu kedua ialah RAG. Google Cloud menerangkan RAG sebagai satu rangka kerja yang menggabungkan sistem pengambilan maklumat tradisional dengan model bahasa besar, membolehkan model menggunakan pangkalan pengetahuan dan pangkalan data luaran. Bagi perusahaan, ini bermakna dokumen sumber, cebisan teks, pengepalan vektor, indeks vektor, indeks kata kunci, maklumat kebenaran, dan metadata sumber mungkin semuanya wujud pada masa yang sama. Seni bina rujukan RAG Google Cloud juga menunjukkan bahawa RAG bertaraf pengeluaran boleh menggabungkan carian vektor, pangkalan data, GKE, Cloud SQL, graf pengetahuan, dan seni bina lain.

Konteks panjang dan ejen AI juga mengubah tekanan storan. Inferens konteks panjang memerlukan lebih banyak pengurusan keadaan sesi dan cache. Tugasan ejen juga mungkin menyimpan rekod panggilan alat, hasil pengambilan web, hasil pelaksanaan kod, dan jejak penaakulan perantaraan. Penjanaan multimodal selanjutnya meningkatkan imej, audio, video, dan versi yang telah diedit. Berbanding dengan soal jawab teks sekali guna, objek data ini lebih besar, lebih berpecah, dan lebih berkemungkinan memerlukan pengambilan dan penjejakan.

Permintaan storan peringkat inferens boleh diperhatikan melalui empat laluan:

• Lebih ramai pengguna meningkatkan log inferens dan rekod perbualan.
• Konteks yang lebih panjang menjadikan pengurusan cache dan keadaan lebih berat.
• Aplikasi RAG mengembangkan pangkalan data vektor dan salinan fail sumber.
• Penjanaan multimodal menghasilkan lebih banyak fail imej, audio, dan video.

Inilah juga sebabnya infrastruktur AI beralih daripada "pusat latihan" kepada gabungan "latihan + inferens + perkhidmatan data." Inferens mempunyai keperluan storan yang lebih teragih: pemuatan model memerlukan lebar jalur, pengambilan vektor memerlukan latensi rendah dan IOPS yang tinggi, penyimpanan log memerlukan kapasiti dan kawalan kos, manakala audit pematuhan memerlukan polisi pengekalan data. Ia mungkin tidak meningkat dengan tajam seperti latihan dalam tempoh masa yang singkat, tetapi lebih berkemungkinan mewujudkan permintaan kapasiti yang jangka panjang, stabil dan berterusan bertambah.

Ringkasan: Inferens berskala menukar storan AI daripada permintaan berasaskan projek kepada permintaan operasi. Selepas latihan selesai, berat model, replika versi, dokumen RAG, indeks vektor, KV Cache, log pengguna, dan kandungan yang dijana semuanya terus bertambah. Apabila menilai permintaan storan inferens, anda tidak sepatutnya hanya melihat saiz model. Anda juga perlu mempertimbangkan pengguna aktif harian, kekerapan permintaan, panjang konteks, sama ada RAG digunakan, sama ada imej atau video dijana, dan sama ada rekod audit perlu disimpan. Latihan mendorong storan berdurchput tinggi, manakala inferens mendorong pengurusan data berlatensi rendah, konkurensi tinggi, dan jangka panjang. Bersama-sama, kedua-duanya membentuk seni bina storan pusat data AI.

Mengapa Pengarkiban Data Sejuk Menjadi Sebahagian daripada Infrastruktur AI

Data AI yang tidak digunakan pada masa ini tidak semestinya boleh dipadamkan. Set latihan sejarah, model lama, log inferens, checkpoint lama, dan data mentah mungkin digunakan semula untuk latihan semula, perbandingan prestasi, audit model, pemulihan bencana, atau pengekalan pematuhan. Nilai pengarkiban data sejuk adalah untuk memindahkan data yang kurang diakses tetapi masih bernilai daripada storan dalam talian yang mahal kepada lapisan kapasiti yang lebih murah, membantu infrastruktur AI mengimbangi prestasi dan kos.

Data sejuk AI biasanya merangkumi:

• Data latih mentah dan gambaran sejarah.
• Set data yang dibersihkan yang tidak sedang digunakan.
• Versi model lama dan titik semak.
• Versi vektor dan indeks sejarah.
• Log inferens jangka panjang dan rekod keselamatan.
• Aset model daripada projek yang telah dihentikan.
• Rekod pemprosesan data yang digunakan untuk audit dan ketertelusan.

Syarikat tidak boleh memadamkan data lama secara mudah atas empat sebab. Pertama, model baharu mungkin menggunakan semula data sejarah. Kedua, apabila output model menjadi tidak normal, pasukan mungkin perlu menelusuri sumber latihan. Ketiga, data lama mungkin perlu diproses semula apabila kaedah pembersihan data berubah. Keempat, kontrak perniagaan, peraturan industri, dan peraturan tempatan mungkin memerlukan rekod tertentu disimpan. Walau bagaimanapun, penyimpanan tidak bermakna menyimpan segala-galanya selama-lamanya. Apabila maklumat peribadi, data sensitif, data merentas sempadan, atau industri yang diawalaturkan terlibat, data mesti dikendalikan mengikut skop kebenaran, sekatan tujuan, dan tempoh penyimpanan.

Pengurutan storan awan juga mencerminkan logik ini. Archive storage Google Cloud direka untuk data yang diakses kurang dari sekali setahun, biasanya dengan kos akses dan operasi yang lebih tinggi serta keperluan tempoh storan minimum. Object Lifecycle Management Google Cloud juga boleh menukar kelas storan atau memadam objek secara automatik berdasarkan usia objek, status versi, dan peraturan lain. Bagi pasukan AI, jenis pengurusan kitaran hayat ini boleh mengalihkan set latihan lama, checkpoint lama, dan log sejarah secara beransur-ansur ke peringkat akses berfrekuensi rendah.

Apabila mereka bentuk strategi pengarkiban AI, anda boleh memberi tumpuan kepada enam soalan:

1. Bolehkah data ini digunakan untuk penstrafan semula pada masa hadapan?
2. Bolehkah pemulihan menunggu beberapa minit, beberapa jam, atau beberapa hari?
3. Adakah salinan berbilang atau replika merentas wilayah diperlukan?
4. Adakah data ini melibatkan privasi, kebenaran, atau kedaulatan data?
5. Adakah membaca data yang diarkibkan akan mewujudkan kos pengambilan yang tinggi?
6. Adakah data ini mempunyai tempoh pengekalan dan keperluan pemadaman yang ditakrifkan dengan jelas?

Data sejuk juga mempengaruhi permintaan perkakasan. SSD berprestasi tinggi sesuai untuk data panas dan suam, tetapi pengarkiban jangka panjang berskala besar biasanya memerlukan storan kapasiti yang lebih murah. Dalam perancangan Enterprise AI Factory, NVIDIA menyatakan bahawa storan berperingkat boleh menggunakan NVMe untuk data latihan panas dan model, manakala storan objek boleh menyokong arkib sejuk dan data sejarah. Sebahagian besar pertumbuhan storan AI yang anda lihat tidak datang daripada satu sesi latihan tunggal, tetapi daripada data yang terkumpul selama bertahun-tahun.

Ringkasan: Pengarkiban data sejuk memanjangkan permintaan storan AI daripada pengembangan pengkomputeran jangka pendek kepada kitaran kapasiti jangka panjang. Satu latihan yang telah selesai, model yang telah bersara, atau set data yang tidak digunakan buat sementara waktu tidak bermakna aset tersebut tidak mempunyai nilai. Aset-aset ini mungkin menyokong latihan semula, audit, rollback, pematuhan, dan pemulihan bencana. Pendekatan yang lebih munasabah adalah untuk mewujudkan tingkat panas, suam, dan sejuk: lapisan berprestasi tinggi berkhidmat untuk latihan dan inferens semasa, manakala lapisan kos rendah memelihara data yang jarang digunakan tetapi penting. Ini mengelakkan penyimpanan semua data pada SSD mahal untuk tempoh yang lama di samping mengurangkan risiko data berharga tidak dapat dipulihkan apabila diperlukan.

Teknologi Storan Yang Mendapat Manfaat, dan Cara Menilai Kekuatan Permintaan

Pengembangan pengkomputeran AI tidak memberi manfaat kepada satu jenis peranti storan sahaja. SSD perusahaan berprestasi tinggi terutamanya menyelesaikan masalah kelajuan dalam latihan, checkpointing, pemuatan model, dan pengambilan vektor. SSD berkapasiti tinggi boleh mengendalikan data suam dan peringkat kilat berorientasikan kapasiti. HDD nearline dan storan objek menyokong tasik data berskala besar, data sejarah, dan arkib sejuk. Apabila menilai peluang storan AI, anda harus melihat kitaran hayat data dan bukannya menukar bilangan GPU secara langsung kepada permintaan SSD atau HDD.

Teknologi storan yang berbeza pada umumnya memainkan peranan berikut:

Daripada perspektif rantaian nilai, permintaan storan AI boleh mengalir ke dalam SSD perusahaan, NAND, HDD, pengawal, pelayan storan, peralatan rangkaian, dan perkhidmatan storan awan. Peta jalan HDD 100TB+ daripada Western Digital menyerlahkan inovasi HDD untuk data berskala AI, termasuk kapasiti yang lebih tinggi dan penggunaan kuasa yang lebih rendah. Tinjauan yang ditaja oleh Seagate juga menunjukkan bahawa, didorong oleh penciptaan data AI, banyak syarikat yang diselia menjangkakan permintaan storan awan akan meningkat dengan ketara menjelang 2028, dengan keputusan diterbitkan dalam penciptaan data didorong AI tinjauan.

Tetapi anda tidak harus bergantung hanya pada naratif industri. Kekuatan permintaan storan AI patut dinilai pada sekurang-kurangnya tiga peringkat:

• Peringkat permintaan: Sama ada GPU benar-benar sedang dimuat naik dan sama ada beban kerja latihan dan inferens semakin berkembang.
• Peringkat produk: Sama ada aliran data baharu memasuki SSD, HDD, storan objek, atau perkhidmatan awan.
• Peringkat kitaran: Sama ada harga, inventori, pengembangan kapasiti, dan penilaian telah pun mengambil kira jangkaan tersebut.

Anda juga harus ambil perhatian bahawa peningkatan teknikal boleh mengurangkan permintaan storan bagi setiap unit pengiraan. Sebagai contoh, penyahpenduaan dan pemampatan boleh mengurangkan penggunaan kapasiti. Pensizarian model boleh mengecilkan fail pelaksanaan. Penggunaan semula cache boleh mengurangkan bacaan berulang. Tadbir urus data yang lebih baik boleh mengurangkan data yang tidak sah. Jika pembekal awan meningkatkan penggunaan sumber sedia ada, pembelian baharu juga mungkin ditangguhkan.

Jika anda mengikuti syarikat rantaian nilai storan AI atau ETF berkaitan, anda boleh menggunakan maklumat saham AS untuk menjejak nama-nama storan, separa konduktor, dan infrastruktur awan. Jika anda turut mempertimbangkan kos perdagangan, anda juga perlu menyertakan komisen, yuran platform, yuran agensi luar, dan yuran aktiviti perdagangan dalam pengiraan pulangan sebenar anda. Biya mengenakan komisen 0 USD untuk perdagangan saham AS, manakala yuran platform, yuran agensi luar, dan caj-caj lain adalah tertakluk kepada yuran perdagangan saham AS Biya dan paparan halaman pesanan. Ketersediaan perkhidmatan bergantung pada lokasi pengguna, hasil pengesahan identiti, peraturan platform, serta undang-undang dan peraturan yang berkenaan.

Ringkasan: Logik pelaburan storan AI bukanlah garis lurus di mana "lebih banyak GPU bermaksud lebih banyak SSD." Latihan memerlukan SSD berprestasi tinggi dan sistem fail selari. Inferens memerlukan pengambilan data berlatensi rendah, cache, dan sistem log. Pengarkiban sejuk memerlukan storan kapasiti berkos rendah. HDD, SSD, storan objek, dan lapisan cache lebih cenderung untuk bekerjasama berbanding saling menggantikan sepenuhnya. Apabila menilai peluang industri, anda perlu memantau beban kerja AI sebenar, pertumbuhan data, ketahanan pesanan pelanggan, kitaran inventori, purata harga jualan, perbelanjaan modal, dan paras penilaian pada masa yang sama. Pertumbuhan permintaan industri jangka panjang tidak bermakna semua saham berkaitan akan meningkat serentak.

Hubungan antara pengiraan AI dan permintaan storan pada asasnya berkaitan dengan peningkatan sistem data seiring dengan kuasa pengkomputeran. Jika anda hanya memantau GPU, HBM, atau pembungkusan termaju, anda mungkin terlepas pemboleh ubah jangka panjang seperti pemuatan data, checkpointing, pangkalan data vektor, pengarkiban sejuk, dan kos storan awan. Bagi pelabur, pendekatan yang lebih berdisiplin adalah menganalisis storan AI dalam keseluruhan rantaian nilai: huluan NAND, HDD, pengawal, dan pelayan; pertengahan sistem storan dan infrastruktur awan; dan hiliran latihan, inferens, serta penggunaan AI perusahaan yang sebenar. Anda boleh menggunakan Biya untuk mengikuti maklumat pasaran di A.S.saham, saham Hong Kong, dan aset digital, sambil menggabungkan pendapatan syarikat, perbelanjaan modal, struktur pelanggan, perubahan inventori, dan butiran yakin untuk pertimbangan bebas. Maklumat pasaran awam, peraturan perdagangan, dan struktur yakin adalah untuk pemahaman pasaran sahaja dan tidak merupakan nasihat pelaburan.

Soalan Lazim

Adakah pembelian storan AI akan berganda jika data latihan AI berganda?

Tidak semestinya. Pertumbuhan data latihan meningkatkan keperluan kapasiti dan throughput storan, tetapi pembelian sebenar juga bergantung pada penyahpenduaan, pemampatan, penggunaan semula cache, format data, seni bina model, dan kadar penggunaan storan. Perusahaan mungkin mengoptimumkan saluran data sebelum menambah perkakasan, jadi pertumbuhan data tidak patut dianggap sebagai penunjuk langsung satu-satu-satu untuk pembelian perkakasan.

Mengapa pelaksanaan RAG perusahaan meningkatkan kos pangkalan data vektor?

RAG meningkatkan kos pangkalan data vektor kerana perusahaan biasanya perlu menyimpan dokumen sumber, cebisan teks, penyematan vektor, indeks, metadata kebenaran, dan versi sejarah. Semakin banyak dokumen, semakin kerap dokumen dikemas kini, dan semakin tinggi konkurensi pertanyaan, semakin jelas kos penyimpanan, penyelenggaraan indeks, dan sumber pengambilan menjadi. Yuran khusus bergantung pada peraturan harga perkhidmatan awan atau pangkalan data.

Apakah permintaan cache yang dicipta oleh inferens AI konteks panjang?

Inferens AI konteks panjang biasanya meningkatkan permintaan terhadap KV Cache, keadaan sesi, hasil capaian, dan pengurusan konteks perantaraan. Kenaikan sebenar bergantung pada bilangan pengguna serentak, panjang konteks, tempoh pengekalan cache, dan strategi penjajaran berperingkat. Sebahagian cache disimpan dalam memori GPU atau memori sistem, manakala sebahagian yang lain mungkin dipindahkan ke SSD atau storan teragih.

Adakah pusat data AI akan menggantikan HDD sepenuhnya dengan SSD?

Dalam jangka masa terdekat, penggantian sepenuhnya tidak mungkin berlaku. SSD lebih sesuai untuk latihan, inferens, pengambilan semula, dan akses data panas, manakala HDD lebih sesuai untuk data berskala besar berfrekuensi rendah, data sejarah, dan arkib sejuk. Pusat data AI lebih kerap menggunakan seni bina berperingkat, memilih media storan berdasarkan frekuensi akses, keperluan kependaman, skala kapasiti, dan jumlah kos.

Berapa lama perusahaan harus menyimpan data latihan AI?

Tiada tempoh pengekalan yang sejagat untuk data latihan AI. Perusahaan perlu menentukan tempoh pengekalan berdasarkan nilai latihan semula, keperluan audit, kebenaran pengguna, sensitiviti data, obligasi kontrak, dan keperluan pengawalseliaan tempatan. Apabila maklumat peribadi atau data yang dikawal terlibat, pemadaman, penganonymusan, kawalan akses, dan jejak audit juga diperlukan.

Bagaimana pelabur boleh menilai sama ada permintaan storan AI adalah mampan?

Pelabur boleh menilai kemampanan melalui ketahanan pesanan, perbelanjaan modal pembekal awan, penghantaran SSD perusahaan dan HDD nearline, purata harga jualan, tahap inventori, kepekatan pelanggan, serta penggunaan aplikasi AI yang sebenar. Kenaikan harga dalam satu suku tahun atau kekurangan jangka pendek mungkin hanya menunjukkan kesempitan sementara. Permintaan jangka panjang bergantung pada sama ada beban kerja latihan dan inferens terus berkembang.