La diffusione su larga scala di applicazioni che fanno uso di intelligenza artificiale (AI) sta guidando una crescita esponenziale nella creazione e consumo di dati, sottolineando l’importanza critica delle soluzioni di storage avanzate. La presentazione di Western Digital, leader globale nella tecnologia di archiviazione, illustra come il ciclo dei dati dell’AI richieda un’infrastruttura di storage robusta e innovativa per soddisfare le esigenze di questo settore in rapida evoluzione.
Il ciclo dei dati per l’Intelligenza Artificiale
Western Digital identifica sei fasi principali nel ciclo dei dati dell’AI, e per ciascuna fase una diversa esigenza di storage
- Archivio di Dati Grezzi: I dati vengono raccolti da diverse fonti e conservati in modo sicuro. La qualità e diversità dei dati sono fondamentali per il successo delle fasi successive.
- Preparazione e Ingestione dei Dati: Durante questa fase, i dati vengono puliti e trasformati per essere pronti per l’addestramento dei modelli.
- Addestramento dei Modelli AI: I modelli vengono addestrati iterativamente utilizzando supercomputer ad alte prestazioni, che richiedono soluzioni di storage ottimizzate per supportare il carico computazionale.
- Interfacce e Prompting: Questa fase si concentra sull’integrazione dei modelli AI in applicazioni esistenti, incrementando l’efficienza senza sostituire i sistemi attuali.
- Motori di Inferenza AI: Qui avviene “la magia” in tempo reale, con i modelli addestrati che analizzano nuovi dati e generano previsioni immediate.
- Generazione di Nuovi Contenuti: L’output dei modelli AI crea nuovi dati, chiudendo il ciclo ma anche alimentandolo per una continua innovazione.
Con l’aumento delle applicazioni AI che richiedono dati sempre più complessi, Western Digital prevede una crescita significativa della domanda di soluzioni di archiviazione. I dati globali generati raggiungeranno i 394 zettabyte entro il 2028, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 24%.
Le applicazioni intensive come modelli AI per video, immagini e audio stanno incrementando il fabbisogno di storage, specialmente nei settori come analisi in tempo reale, ricerca genomica e trading ad alta frequenza.
